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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

SIFU3D人体重建隐式函数计算机视觉深度学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型
GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导
HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型，用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调，增强了骨骼条件的控制能力，同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练，其中两个是新建立的。相比现有方法，HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。
dressing-in-order - 递归生成人物图像的姿势迁移和虚拟试衣技术
GithubICCV人像生成姿势迁移开源项目服装编辑虚拟试衣
Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法，实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分，提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，便于研究者探索和应用这一技术。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术，能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节，仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色，为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
Outfit-Anyone-in-the-Wild - 革新街拍虚拟试衣技术 兼顾面部特征与服装细节
AI技术GithubOutfitAnyone人体建模开源项目虚拟试衣街拍照片
Outfit-Anyone-in-the-Wild是一种突破性的虚拟试衣技术，专为街拍照片设计。该方法通过人体参数化建模、姿态变形和细节修复网络，在保持用户面部特征的同时，精确还原服装细节。实验表明，这种技术在图像和谐性、服装细节一致性和面部特征保留方面都达到了新的高度，显著优于现有方法。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法，能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术，适用于各种刚体物体，包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化，BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中，准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
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。
objectsdf_plus - 物体组合式神经隐式表面重建技术的进阶版本
3D重建GithubObjectSDF++开源项目深度学习神经隐式表面计算机视觉
ObjectSDF++是物体组合式神经隐式表面重建技术的改进版本。该技术通过引入遮挡感知的不透明度渲染公式和物体区分正则化项，提高了实例掩码监督的利用效率，从而在场景和物体层面实现更精确的表面重建。项目提供了适用于Replica和ScanNet数据集的训练和评估代码，为3D场景理解和重建研究提供了新的工具。
vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建
3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理
Vid2Avatar是一个开源项目，采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督，通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明，适用于复杂场景的人物建模。
zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术
3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散
探索一种创新技术，通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建，解决了文字转图像模型中的视角歧义问题，并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布，以及详细的使用和训练指南，支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。
HR-VITON - 高分辨率虚拟试衣技术的突破性进展
GithubHR-VITON图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉
HR-VITON项目开发了创新的虚拟试衣条件生成器，解决了现有技术中的错位和遮挡问题。该方法通过统一模块实现服装变形和分割图生成的信息交换，避免了错位和像素挤压伪影。项目还采用判别器拒绝机制，过滤不正确的分割图预测。高分辨率数据集实验显示，HR-VITON在处理错位和遮挡方面性能显著提升，超越了现有基准方法。
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