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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。

InstantID-Rome - 先进的身份保持图像生成工具
AI绘图GithubInstantID-Rome人物特征保持图像生成开源项目身份识别
InstantID-Rome是一个改进的身份保持图像生成项目。它优化了身体构图、面部饱和度和可编辑性,同时提供更稳定的布局、更高的一致性和更真实的效果。该项目支持大范围图像尺度和图层扩散,为多种创意和实用场景提供了灵活的身份保持生成功能。
stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型
3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦
Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型,可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR,改进了网格和纹理生成,并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产,还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化,适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。
rome - 自动回归变换器上的高级模型编辑技术
GPT-2 XLGPT-JGithubROMERank-One Model Editing开源项目自动回归变换器
ROME项目提供了自动回归变换器的模型编辑技术,支持OpenAI的GPT-2 XL与EleutherAI的GPT-J。项目包括安装指南、应用示例(如模型重写)及评估工具,帮助开发者理解和应用模型修改。
HumanBench - 推动人体感知基础模型研究进展
CVPRGithubHumanBench人体感知基础模型开源项目计算机视觉
HumanBench项目致力于开发通用人体感知基础模型,包含PATH和UniHCP两个子项目,均发表于CVPR 2023。该项目采用投影辅助预训练技术,旨在提升模型性能,为计算机视觉领域提供新的研究方向。项目代码已开源,上海人工智能实验室正在招募相关研究人员和工程师,共同推进人体感知基础模型的研究。
PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API
AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析
PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算,稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK,易于集成,包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台,适用于原生开发到无代码解决方案。
ICON - 利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达,从RGB图像生成高细节的3D模型,包括衣服和人体网格
3D重建CVPR 2022GithubICON人体网格开源项目深度学习
ICON项目利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达,从RGB图像生成高细节的3D模型,包括衣服和人体网格。项目支持多种基于PyTorch的模型,适合不同训练和评估需求。最新发布的ECON在此基础上进一步改进了功能。
MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集
GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉
MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集,包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像,附带丰富标注,如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持,适用于多种应用场景。
Gaussian-SLAM - 革新性实时3D重建技术,融合高斯散射实现逼真效果
3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉
Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术,将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境,生成高质量纹理和细节,实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能,为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径,是计算机视觉和机器人领域的重要进展。
TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法
GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪
该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库,兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活,提供训练、测试和可视化功能,并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
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