从二维关节点恢复三维人体姿态是一个高度欠约束的问题。本文提出一种新颖的神经网络框架——PoseNet3D，该框架以二维关节点作为输入，输出三维骨骼结构及SMPL人体模型参数。通过将学习过程构建在师生协作（student-teacher）框架下，我们在训练过程中完全避免使用任何三维数据，包括配对或非配对的三维数据、动作捕捉序列、深度图像或多视角图像。首先，我们仅利用二维姿态数据训练一个教师网络，使其输出三维骨骼结构；随后，教师网络将其所学知识蒸馏（distill）给一个学生网络，该学生网络负责预测以SMPL表示的三维姿态。最后，通过引入时间一致性、自一致性以及对抗性损失，对教师网络和学生网络进行端到端的联合微调，从而进一步提升两者的预测精度。在Human3.6M数据集上的三维人体姿态估计实验结果表明，与以往无监督方法相比，本方法将三维关节点预测误差降低了18%。在真实场景（in-the-wild）数据集上的定性结果也表明，恢复得到的三维姿态和人体网格具有自然、逼真的外观，并在连续帧之间呈现出平滑流畅的运动效果。