WHAM通过结合3D人体运动和视频背景，实现了全球坐标下3D人体运动的精准重建。该方法在逐帧和基于视频的3D人体姿势和形状估计中表现出卓越的准确性，为视频运动预测带来了前所未有的可能性。

WHAM方法通过引入差分算子，获取运动的速度、加速度等高阶特征，有效地辅助运动预测，实现了更准确且合理的短期或长期人体运动预测。它超越了当前的最先进方法，在逐帧和基于视频的3D人体姿势和形状估计中表现出卓越的准确性。

该方法整合了2D关键点和像素的特征，提高了3D人体运动重建的准确性。通过利用运动上下文和足地接触信息实现了精确的全球轨迹估计，最小化了足滑动，并提高了国际协调性。轨迹细化技术进一步提升了全局轨迹估计，并通过改善的误差指标证明了减少足滑动的效果。

在野外基准测试中，WHAM在MPJPE、和PVE等指标上展现出卓越的性能。这一系列数据证明了WHAM在3D人体动作预测领域的领先地位，为视频运动预测开辟了新的篇章。