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ROMP

单目实时多人体3D网格重建技术

ROMP项目是一种用于实时单目多人体3D网格重建的工具,具备一阶段处理优势,并支持跨平台API(Linux、Windows、Mac)。用户可通过pip安装。最近的更新包括TRACE代码发布,增加了对动态摄像机背景中的5D时间回归,以及BEV的训练和评估代码发布,深入研究多人体深度关系,支持所有年龄段。ROMP还支持Python调用,BVH模型导出,并通过Blender插件实现角色驱动。详细信息请参考项目的论文、数据集及相关演示视频。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
Movmi - 将视频转化为3D动画的智能动作捕捉工具
3D动画AI工具AI算法FBX文件人体动作捕捉姿势生成
Movmi是一款创新的动作捕捉软件,专为3D动画师设计。该工具能够直接从视频创建3D动画,无需特殊设备。主要功能包括文字生成3D姿势、多人物动作捕捉和团队协作。Movmi将2D内容转换为3D人体运动,为动画师和开发者提供高效、多用途的工具,提升工作效率并兼容各种3D环境。
gdrnpp_bop2022 - GDRNPP:BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法
6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测
GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头,并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码,涵盖目标检测、姿态估计和优化,为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。
TripoSR - 高效单图3D重建开源工具
3D重建GithubTripoSR人工智能单图重建开源模型开源项目
TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型,基于大型重建模型(LRM)原理,能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上,处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色,为3D内容创作和研究提供了高效工具。
AiOS - 先进的全流程人体姿态与形状估计框架
AiOSGithubSMPL-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
AiOS是一个创新的人体姿态和形状估计框架,采用全新的全流程方法。该项目通过三阶段的渐进式处理,实现高精度的SMPL-X参数回归。AiOS支持多人场景分析,并能有效处理复杂遮挡情况。在AGORA和BEDLAM等多个基准数据集上,AiOS展现出卓越的性能表现。这一开源项目为计算机视觉和人机交互等领域提供了有力的研究工具。
RSN - 高效聚合特征实现精确人体姿态估计
COCO数据集GithubRSN关键点检测姿态估计开源项目计算机视觉
RSN项目提出Residual Steps Network姿态估计方法,通过聚合同一空间尺度特征获得精细局部表示,实现精确关键点定位。项目引入Pose Refine Machine注意力机制进一步优化关键点位置。RSN在COCO和MPII基准测试中取得领先结果,并在2019年COCO关键点挑战赛中获得第一名和最佳论文奖。该方法在多人姿态估计任务中展现出优异性能。
OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术
GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉
OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目,实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导,该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具,支持HumanML3D等数据集,为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现
2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目
该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码,基于OpenPose优化技术,使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点,在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。
V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测
3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图
V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发,并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集,并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码,方便研究人员进一步应用和测试。
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