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Motion-X

丰富表现力的3D全身人体动作数据集

Motion-X是一个大规模的3D全身人体动作数据集,包含15.6M个全身姿势和81.1K个动作片段的SMPL-X参数注释。数据集提供动作标签、文本标签及RGB视频、音频等多模态信息。Motion-X支持文本驱动的3D人体动作生成、全身网格恢复等多种任务。通过整合现有数据集并添加在线视频数据,Motion-X为人体动作研究提供了丰富的资源。

UniAnimate - 统一视频扩散模型实现一致性人物图像动画
GithubUniAnimate人物动画开源项目扩散模型视频生成长视频
UniAnimate是一个用于生成长时间人物视频的创新框架。它将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到共同特征空间,并支持随机和首帧条件输入。该方法在评估中优于现有技术,可生成高度一致的一分钟视频,为人物图像动画带来新的可能。
MTR - 自动驾驶多模态运动预测的先进框架
GithubMotion TransformerWaymo数据集多模态运动预测开源项目神经网络自动驾驶
MTR项目是一个创新的多模态运动预测框架,专为自动驾驶场景设计。它通过全局意图定位和局部运动细化的联合优化来进行运动预测,采用可学习的运动查询对处理不同的运动模式。在Waymo开放运动数据集的评测中,MTR在边缘和联合运动预测任务上均表现出色,位居排行榜首位。该框架以其简洁性、高效性和准确性为自动驾驶领域的多模态运动预测提供了一个有力的基准。
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。
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。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
myosuite - 面向生物力学控制的肌肉骨骼仿真环境集合
GithubMuJoCoMyoSuite开源项目机器学习生物力学控制肌肉骨骼环境
MyoSuite是一个开源的肌肉骨骼仿真环境集合,基于MuJoCo物理引擎构建,并通过OpenAI gym API封装。该项目提供了多样化的仿真任务,涵盖手臂、手部和下肢等,为研究人员提供了应用机器学习解决生物力学控制问题的平台。MyoSuite支持Python 3.8及以上版本,安装便捷,并配有详细的教程和文档。这一工具集为生物力学和机器人学研究领域提供了有力支持。
smirk - 通过神经合成实现精确3D面部表情重建
3D人脸表情GithubSMIRK开源项目深度学习神经合成计算机视觉
SMIRK是一个开源项目,利用分析-神经合成方法从单目图像重建3D面部。该技术能精确捕捉极端、非对称和细微的面部表情,提高3D面部重建的真实度。项目提供预训练模型、演示脚本和详细的训练过程,为计算机视觉和图形学研究提供了重要资源。
motion-primitives - 基于Framer Motion和Tailwind CSS的开源动画组件库
Framer MotionGithubTailwind CSSUI设计动画组件开源项目
Motion-Primitives是一个基于Framer Motion和Tailwind CSS构建的开源动画组件库。它为工程师和设计师提供美观易用的动画组件,便于集成到各类项目中。该库目前处于beta阶段,持续更新组件和功能。项目提供详细文档,采用MIT许可证,欢迎开发者参与贡献。
PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术
3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目
PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目,利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现,包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源,并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。
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