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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。

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。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型
GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型,专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图,用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架,可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练,具有良好的性能。
FLAME-Universe - FLAME 3D头部模型的开源资源库
3D头部模型FLAMEGithub人脸重建开源资源开源项目表情动画
FLAME-Universe汇集了FLAME 3D头部模型相关的代码仓库、数据集和研究论文。项目涵盖3D人脸重建、表情合成和说话头像生成等领域,为计算机视觉和图形学研究提供丰富资源。这个开源资源库助力FLAME模型在学术和工业界的广泛应用。
dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架,专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频,例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示,体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建
GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉
Multi-HMR是一种高效的单次处理模型,用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入,即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能,并提供预训练模型和演示代码,可应用于图像中的多人3D重建任务。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目,旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态,采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果,项目提供完整的安装使用指南,为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具,仅限非商业研究使用。
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。
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。
ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术
3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场
HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术,能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现,包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式:联合人体和场景、仅人体以及仅场景,适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上,HUGS展现了优异的性能,为人体动画和场景重建研究提供了新思路。
tram - 从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作
3D人体捕捉GithubTRAM开源项目深度学习视频处理计算机视觉
TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统,专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术,能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建,为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。
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