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SKEL

生物力学驱动的精准3D人体模型

SKEL是一种创新的参数化人体模型,融合身体形状和骨骼结构,生成解剖学精确的3D人体。通过调整形状和姿势参数,SKEL能够控制身体外形和骨骼位置,输出关节位置、身体网格和骨骼网格。作为可微分模型,SKEL可适配多种数据源,如运动捕捉和SMPL序列。该项目开源了SKEL加载器和SMPL序列对齐工具,为数字人体建模领域提供了新的研究方向。

openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统,能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式,兼容多个操作系统和硬件配置,适用于研究和开发项目。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
SIFU - 单图高精度3D人体重建技术 适用于实际应用场景
3D人体重建GithubSIFU开源项目深度学习计算机视觉隐式函数
SIFU是一项创新的3D人体重建技术,能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度,并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出,适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文,SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。
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。
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场,实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异,为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
CharacterGen - 单图高效生成3D角色模型的多视角姿势校准技术
3D角色生成CharacterGenGithub单图生成多视图校准开源项目深度学习
CharacterGen是一个开源项目,专注于从单一图像生成3D角色模型。该项目采用多视角姿势校准技术,包含2D和3D两个生成阶段。CharacterGen提供完整的渲染脚本、推理代码和用户友好的WebUI界面。它支持Blender和Three.js等多种渲染选项,为动画和游戏开发简化了3D角色创建过程。项目特点包括自动权重下载、高质量3D角色生成和多样化的渲染支持。
flame - 基于自然语言的3D人体动作生成与编辑框架
FLAMEGithub人体动画动作合成开源项目深度学习自然语言
FLAME是一个开源的3D人体动作生成和编辑框架,能够根据自然语言描述合成和修改动作。该项目利用深度学习技术将文本转换为人体动作,适用于动画制作、游戏开发等领域。FLAME支持多样化的动作生成和精确编辑,为研究人员和开发者提供了灵活的工具。
ECON - 单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装
3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉
ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。
MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
AvatarPoser - 革新全身姿态跟踪 仅需头手运动数据
AMASS数据集AvatarPoserGithubTransformer全身姿势跟踪开源项目混合现实
AvatarPoser是一项突破性的全身姿态预测技术,仅需头部和手部运动数据即可在世界坐标系中准确估计全身姿态。该方法结合Transformer编码器和运动解耦技术,通过逆运动学优化生成逼真动作。AvatarPoser在大型动作捕捉数据集上表现出色,并具备实时推理能力,为元宇宙应用中的全身虚拟形象控制提供了实用解决方案。
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