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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。

Ego4d - 大规模多模态视频数据集与基准测试的最新发展
Ego-Exo4DEgo4DGithub多模态数据集开源项目机器学习视频数据集
Ego-Exo4D和Ego4D是全球最大的第一人称和多视角视频机器学习数据集,含有时间同步的视频和丰富的注释。Ego4D数据集包括超过3700小时的注释视频,Ego-Exo4D的V2版本新增了1286.30小时的视频内容,提供数据下载、特征提取和研究的CLI工具和API。详细信息请查阅官方网站和文档。
easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集
EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析
EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集,用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注,涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集,并提供多个基线模型的预训练权重,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
L-SVD - 推动人工智能情感分析研究的大规模视频数据集
GithubL-SVD开源项目情感识别机器学习深度学习视频数据集
L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段,涵盖8种人类情绪,为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究,为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。
T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术
GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果
T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作,已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料,支持多种3D动作数据集。
arctic - 大规模双手物体交互数据助力视觉研究
3D重建ARCTICGithub开源项目手部动作数据集物体操作
ARCTIC是一个包含210万高分辨率图像的大规模数据集,专注于双手与物体的精细交互。数据集提供多视角图像及3D人体、手部和物体标注,采用54个Vicon相机捕获高度灵巧的双手操作。ARCTIC可用于手-物体重建、抓取生成、全身动作生成等多项视觉任务研究,为相关领域提供了丰富资源。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
LLVIP - 针对低光环境的可见光红外配对数据集
GithubLLVIP低光照视觉可见光红外配对数据集图像融合开源项目行人检测
LLVIP是一个面向低光环境视觉任务的可见光-红外配对数据集,包含30,976对高质量图像。该数据集涵盖多种场景和光照条件下的行人,可用于图像融合、行人检测和图像转换等计算机视觉应用。LLVIP为低光环境视觉研究提供了宝贵的数据资源,有助于推动相关技术发展,提升夜间和低光照条件下视觉系统的性能。
MotionGPT - 构建多任务的人体动作与语言统一模型
GithubMotionGPT人体动作人机交互多模态数据开源项目模型训练
MotionGPT是一种整合人体动作和语言的统一模型,专注于两种模态间的语义耦合学习。在诸多人体动作任务中表现优异,包括文本驱动动作生成、动作标题生成及动作预测。该模型结合预训练与指令性微调,能高效处理多种动作相关任务,是动作语言模型的新代表。此外,其零拍技术使其能识别新词汇并生成相应动作,突显处理复杂场景的能力。
DWPose - 基于两阶段蒸馏的高效全身姿态估计方法
COCO数据集ControlNetDWPoseGithub两阶段蒸馏全身姿态估计开源项目
DWPose是一种采用两阶段知识蒸馏的全身姿态估计方法。该项目提供多个不同规模的模型,在COCO-WholeBody数据集上表现出色。DWPose可替代OpenPose用于ControlNet,提升图像生成质量。项目开源了模型及相关代码,支持ONNX推理,并可与Stable Diffusion WebUI集成。
MagicClothing - 基于服装的可控图像生成技术
AI绘图GithubMagic Clothing图像合成开源项目深度学习虚拟试衣
Magic Clothing 是一个开源项目,作为OOTDiffusion的分支版本,专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度,并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术,实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重,以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。
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