MotionBERT

多任务人体运动表征学习框架

MotionBERT 人体动作表示深度学习计算机视觉姿态估计 Github 开源项目

MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架，整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现，支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能，为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。

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介绍相关项目

3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现

3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目

此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。

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。

motionshop - 视频角色3D化身替换应用让创意无限

3D头像AI视频处理GithubMotionShop人物动画开源项目视频替换

MotionShop是一个开源应用程序，可将视频中的真实人物替换为3D虚拟化身。该应用可用于视频创作、虚拟现实内容制作等领域，为创作者提供新的表现形式。项目已在ModelScope上线体验demo，计划在HuggingFace推出。开发团队持续优化项目，鼓励用户体验并分享创作成果。

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。

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。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法，可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术，实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程，涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集，为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法

GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目，在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度，支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术，适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现，易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术，实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档，可应用于计算机视觉、动作分析等领域。

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。

first-order-model - First Order Motion Model：图像动画的高效解决方案

DockerFirst Order Motion ModelGithubPython图像动画开源项目数据集

First Order Motion Model项目提供了一种先进的图像动画运动模型，通过驾驶视频和源图像生成逼真的动画序列。支持包括VoxCeleb、Fashion和MGIF在内的多种数据集，提供详细的安装和使用指南。项目支持Python和Docker，确保了环境兼容性，还提供Colab和Kaggle的在线演示。此外，该项目还具备面部交换功能，适用于监督和非监督的视频编辑任务。

BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现

BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理

BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行，通过增加GPU数量扩大批处理规模，从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明，并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时，有效提升了预训练效率。

相关项目

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