PHALP

基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术

PHALP 人体跟踪 3D外观预测位置预测姿态预测 Github 开源项目

PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目，利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现，包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源，并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。

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介绍相关项目

deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型

GithubHRNet人体姿态估计关键点检测开源项目深度学习高分辨率表示

deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。

AiOS - 先进的全流程人体姿态与形状估计框架

AiOSGithubSMPL-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

AiOS是一个创新的人体姿态和形状估计框架，采用全新的全流程方法。该项目通过三阶段的渐进式处理，实现高精度的SMPL-X参数回归。AiOS支持多人场景分析，并能有效处理复杂遮挡情况。在AGORA和BEDLAM等多个基准数据集上，AiOS展现出卓越的性能表现。这一开源项目为计算机视觉和人机交互等领域提供了有力的研究工具。

ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术

3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场

HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术，能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现，包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式：联合人体和场景、仅人体以及仅场景，适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上，HUGS展现了优异的性能，为人体动画和场景重建研究提供了新思路。

SpaTracker - 将2D像素的3D空间运动轨迹可视化

3D追踪CVPR 2024GithubSpatialTracker像素追踪开源项目计算机视觉

SpaTracker是一个计算机视觉项目，可在3D空间中追踪视频中任意2D像素的运动轨迹。该项目支持RGB和RGBD视频输入，采用单目深度估计技术实现像素级追踪。SpaTracker提供演示代码和预训练模型，可视化效果优秀。这一工具可应用于动作分析和视觉特效等领域。该项目在CVPR 2024被评为亮点论文，体现了其在3D视觉追踪领域的创新性。

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。

V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测

3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图

V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发，并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集，并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码，方便研究人员进一步应用和测试。

GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术

GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅

GauHuman是一种新型3D人体重建技术，利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟)，渲染实时(最高189 FPS)，适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程，在3D人体重建和渲染领域表现出色，为相关研究开辟新途径。

hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术

3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉

HOLD是一种先进的计算机视觉技术，可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状，无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构，支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具，为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。

humanplus - 先进AI系统实现人形机器人影随和模仿人类

GithubHumanPlus人形机器人姿态估计开源项目强化学习模仿学习

HumanPlus是一个开源AI项目，致力于提升人形机器人的影随和模仿能力。项目包含两个主要组件：用于模拟环境强化学习的Humanoid Shadowing Transformer (HST)和用于现实世界模仿学习的Humanoid Imitation Transformer (HIT)。此外，HumanPlus还提供全身姿态估计和相关硬件的代码库，为研究人员和开发者提供完整的技术平台，推动人形机器人与人类互动技术的发展。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

相关项目

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