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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。

mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎 支持机器人与生物力学研究
GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎
MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。
mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱
GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉
MMPose是基于PyTorch的开源姿态估计工具箱,支持2D多人人体姿态估计、手部姿态估计等多种主流任务。该工具箱实现了多个先进的深度学习模型,在训练速度和准确性方面表现出色。MMPose支持COCO、MPII等多个数据集,提供详细文档和API参考。其模块化设计便于用户构建自定义的姿态估计框架,适用于相关研究与应用开发。
toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术
3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法
Toon3D是一个开源项目,致力于将非几何一致性场景(如卡通)重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像,通过自定义的SfM(Structure from Motion)流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链,使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。
lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现
2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目
该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码,基于OpenPose优化技术,使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点,在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
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。
sewformer - 从单一图像重建服装缝纫模式的创新方法
GithubSIGGRAPH AsiaSewformer单图像重建开源项目服装缝纫模式重建深度学习
Sewformer项目开发了一种从单张图像重建服装缝纫模式的方法。通过深度学习技术,实现2D服装图像到3D缝纫模式的转换。这一技术为服装设计、制造、虚拟试衣和个性化定制带来新的可能。项目开源了代码、预训练模型和数据集,方便研究者进行进一步探索和应用。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件
3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习
SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。
ED-Pose - 革新端到端多人姿态估计框架
ED-PoseGithub多人姿态估计开源项目深度学习目标检测计算机视觉
ED-Pose创新性地将多人姿态估计任务重新定义为两个显式框检测过程,无需后处理和密集热图监督。该框架在COCO数据集上超越同等骨干网络的热图方法1.2 AP,并在CrowdPose数据集上达到76.6 AP的领先水平。ED-Pose还兼容Human-Art数据集,并优化了推理速度。
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