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SIFU

单图高精度3D人体重建技术 适用于实际应用场景

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。

ICON - 利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达,从RGB图像生成高细节的3D模型,包括衣服和人体网格
3D重建CVPR 2022GithubICON人体网格开源项目深度学习
ICON项目利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达,从RGB图像生成高细节的3D模型,包括衣服和人体网格。项目支持多种基于PyTorch的模型,适合不同训练和评估需求。最新发布的ECON在此基础上进一步改进了功能。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
SMPLer-X - 基于ViT的高效人体3D重建框架
3D人体重建GithubSMPLer-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
SMPLer-X是一个基于ViT主干网络的人体姿态和形状估计框架,通过多数据集训练实现高精度和高效率。该框架提供多种规模的模型版本,适应不同计算资源。SMPLer-X在多个基准测试中表现优异,支持便捷的推理、训练和测试。项目还提供Docker部署,为研究和开发提供灵活的人体3D重建工具。
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。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
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。
WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术
3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术,能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台,整合了视觉变换器和SLAM技术,可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能,为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包,支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法,并提供灵活的可视化选项,方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
FabricDiffusion - 从2D服装图像轻松实现3D衣物高质量纹理转移
3D服装生成AI工具FabricDiffusionSiggraph Asia 2024纹理转移高保真
FabricDiffusion提供了一种从二维服装图像到三维服装的纹理和印花转移解决方案,专注于高质量和无损转移。通过物理渲染材质实现多种光照下的真实效果,该方法利用合成数据集训练的扩散模型,有效提升纹理细节捕捉,适用于真实场景,并优于当前方法。
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