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MVHumanNet

多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集

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。

TokenHMR - 基于令牌化姿态表示的人体网格重建新方法
GithubTokenHMR人体网格恢复姿态表示开源项目深度学习计算机视觉
TokenHMR采用阈值自适应损失缩放和令牌预测技术,通过令牌化和TokenHMR两个阶段提高3D人体网格重建精度。该方法在图像对齐和3D姿态估计方面均有良好表现,可用于图像和视频处理,对人体姿态和形状估计研究具有重要意义。
WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术
3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术,能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台,整合了视觉变换器和SLAM技术,可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能,为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
HD-VG-130M - 大规模文本-视频对数据集助力AI视频生成研究
GithubHD-VG-130M学术研究开源项目数据集文本到视频生成高清无水印
HD-VG-130M是一个包含1.3亿对高清、宽屏、无水印的开放域文本-视频对的大规模数据集。专为AI视频生成研究设计,即将推出经过文本、动作和美学筛选的4000万高质量子集。目前已被50多家学术机构使用,仅限学术研究用途。研究者可通过Google Drive获取数据,并须遵守相关许可协议。
MeViS - 基于运动表达的大规模视频目标分割数据集
GithubMeViS基准测试开源项目数据集视频分割运动表达
MeViS是一个专注于运动表达引导目标分割的大规模视频数据集。它包含2,006个视频和28,570个描述性句子,为开发利用运动表达进行复杂视频场景分割的算法提供了平台。该数据集突出了运动在语言引导视频目标分割中的重要性,为相关研究提供了新的基准。
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。
EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件,提高具身AI的理解能力
3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习
EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准,用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现,适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试,了解详细信息和应用案例。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
ViViD - 视频虚拟试衣技术运用扩散模型实现逼真效果
GithubViViD开源项目扩散模型数据集深度学习视频虚拟试穿
ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试衣开源项目。该技术能将静态服装图片自然融入动态视频,实现逼真的虚拟试衣效果。项目提供完整代码、预训练模型和数据集,便于研究和开发。ViViD在计算机视觉和AI领域展现潜力,为时尚电商和虚拟现实等行业提供新的应用可能。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向,提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait,项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展,为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
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