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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。

LivePortrait - 高效的面部动画技术与重定向控制
GithubLivePortraitPyTorch实现人像动画实时渲染开源项目深度学习热门
LivePortrait是一种基于PyTorch实现的先进面部动画技术,支持高效的人像动画合成与重定向控制。项目提供了全面的预训练模型和易于使用的界面,支持Windows、macOS和Linux系统。用户可以快速开始,利用预训练权重生成高质量的动画肖像。支持静态图像与视频的动画生成,可广泛应用于虚拟现实、游戏开发和在线教育等领域。
vpuppr - Godot引擎驱动的开源虚拟主播软件
3D模型GithubGodotVTuber软件Vpuppr开源项目虚拟主播
Vpuppr是基于Godot引擎的开源虚拟主播软件,支持VRM模型加载和多种追踪数据处理。目前正在进行Godot 4版本重写,已实现MediaPipe、iFacialMocap等追踪方式。项目处于活跃开发阶段,计划添加GUI和数据保存功能。Vpuppr为开发者提供了便捷的构建和贡献机会,推动虚拟主播技术的进步。
Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型
3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型
Wonder3D是一个开源的3D重建项目,采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像,然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码,支持自定义数据训练,并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势,为3D内容创作提供了高效解决方案。
vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建
3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理
Vid2Avatar是一个开源项目,采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督,通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明,适用于复杂场景的人物建模。
zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术
3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散
探索一种创新技术,通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建,解决了文字转图像模型中的视角歧义问题,并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布,以及详细的使用和训练指南,支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。
OMG - 优化多角色图像生成框架,支持个性化和样式控制
AI绘图ControlNetDiffusion模型GithubOMG多人物生成开源项目
OMG是一个多概念图像生成框架,支持Civitai.com的角色和样式LoRA模型。结合InstantID可实现单图多ID个性化。该框架提供高质量多角色图像生成,支持布局和样式控制。项目开源并附详细说明,为图像生成领域带来新突破。
rembg - 高效智能的开源图像背景去除工具
AI工具GithubRembg图像处理开源项目背景去除
Rembg是一个开源的图像背景去除工具,支持多种预训练模型处理人像、动物、汽车等场景。该工具提供命令行、Python库和HTTP API多种使用方式,可快速批量处理图片并输出透明背景PNG。Rembg适用于个人用户和开发者,能轻松实现自动化的图像背景去除。
CRM - 推荐用于快速生成3D纹理网格的前馈模型
3D模型CRMGithubHuggingface Demo卷积重建模型开源项目预训练模型
CRM是一种前馈模型,能够在短时间内生成高质量的3D纹理网格。它适用于Python 3.9版本,并依赖多个软件包和库的安装。用户可以通过可视化工具Gradio或命令行进行推理操作。项目目前提供预训练模型和推理代码,未来还计划优化推理代码以适应低内存GPU需求。相较于在线Demo的顶点颜色方法,官方实现使用了UV纹理,生成的纹理质量更高但也需要稍长的时间。
Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成
4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场
Consistent4D是一种创新方法,能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题,利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失,无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明,该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。
GSM - 创新框架实现高效3D人体生成
3D人体生成3D渲染Github开源项目深度学习生成对抗网络高斯贝壳图
Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术,用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构,通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练,生成多视图一致的高质量3D人体模型,并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。
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