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ECON

单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装

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。

ladi-vton - 先进的虚拟试衣技术融合潜在扩散与文本反转
GithubLaDI-VTON图像生成开源项目文本倒置潜在扩散虚拟试穿
LaDI-VTON是一种结合潜在扩散模型和文本反转技术的虚拟试衣系统。它通过可跳跃连接的自编码器增强图像生成,并利用文本反转将服装特征映射到CLIP词嵌入空间,有效保留服装细节。在Dress Code和VITON-HD数据集上的测试显示,LaDI-VTON的性能显著超越了现有方法,为虚拟试衣技术带来突破。
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。
AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑
AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习
AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术,实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像,保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务,也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。
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。
Fantasia3D - 文本生成高质量3D模型的方法
3D内容生成Fantasia3DGithubICCV2023几何建模外观建模开源项目
Fantasia3D专注于通过分离几何和外观,实现高质量的文本生成3D模型。采用Stable Diffusion技术和Latent-NeRF等方法,提升了几何建模和外观渲染的效果,捕捉高分辨率细节并模拟逼真材质。项目团队定期更新FAQ和指南,提供性能优化建议和解决方案。支持用户定制网格细调,兼容多种3D生成方法,实现多样化和逼真的3D模型。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格,支持多种平台的演示,包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新,提供Windows和Docker安装支持,未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
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。
StableVITON - 基于潜在扩散模型的虚拟试穿语义对应学习
CVPR2024GithubStableVITON开源项目潜在扩散模型虚拟试衣语义对应
StableVITON是一个基于潜在扩散模型的虚拟试穿项目,专注于学习语义对应以实现高质量的虚拟试穿效果。该项目提供推理和训练代码,以及预训练模型权重,支持配对和非配对虚拟试穿,并可通过重绘选项保留未遮罩区域。StableVITON在VITON-HD数据集上训练,引入ATV损失提升模型性能。这一开源项目为虚拟试穿技术研究提供了有力工具。
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