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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。

multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
RSN - 高效聚合特征实现精确人体姿态估计
COCO数据集GithubRSN关键点检测姿态估计开源项目计算机视觉
RSN项目提出Residual Steps Network姿态估计方法,通过聚合同一空间尺度特征获得精细局部表示,实现精确关键点定位。项目引入Pose Refine Machine注意力机制进一步优化关键点位置。RSN在COCO和MPII基准测试中取得领先结果,并在2019年COCO关键点挑战赛中获得第一名和最佳论文奖。该方法在多人姿态估计任务中展现出优异性能。
VITON-HD - 实现高分辨率虚拟试衣的新方法
GithubVITON-HD图像合成开源项目深度学习虚拟试衣高分辨率
VITON-HD是一个创新的虚拟试衣项目,能够生成1024x768高分辨率的虚拟试衣图像。该项目通过ALIAS归一化和生成器技术解决了高分辨率下的图像错位问题,同时保留了输入图像的细节。与现有方法相比,VITON-HD在合成图像质量方面有明显提升,为虚拟试衣技术的发展提供了新的研究方向。
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。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
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。
MagicClothing - 基于服装的可控图像生成技术
AI绘图GithubMagic Clothing图像合成开源项目深度学习虚拟试衣
Magic Clothing 是一个开源项目,作为OOTDiffusion的分支版本,专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度,并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术,实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重,以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。
FabricDiffusion - 基于2D图像的高质量纹理无缝转移至3D服装
3D服装生成AI工具FabricDiffusion生成模型纹理传输高保真
FabricDiffusion可从2D服装图像中提取高质量纹理,并将其无失真地应用于各种形状的3D服装。通过去除输入纹理中的扭曲,该模型生成平面纹理图,并在各种光照条件下实现真实服装效果。经过合成数据训练,这种方法在真实世界应用中展现出优于现有技术的显著性能。
CatVTON - 高效轻量的虚拟试衣扩散模型
CatVTONGithub参数高效训练开源项目扩散模型简化推理虚拟试衣
CatVTON是一个高效的虚拟试衣扩散模型,采用轻量级网络结构和参数高效训练方法。该模型总参数量为899.06M,其中可训练参数仅49.57M,在1024x768分辨率下推理时显存占用不到8G。项目开源了完整代码、预训练权重,并提供在线演示。CatVTON支持ComfyUI和Gradio部署,在VITON-HD和DressCode数据集上展现出优异性能,推动了虚拟试衣技术的发展。
MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集
GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉
MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集,包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像,附带丰富标注,如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持,适用于多种应用场景。
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