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SMPLer-X

基于ViT的高效人体3D重建框架

SMPLer-X是一个基于ViT主干网络的人体姿态和形状估计框架,通过多数据集训练实现高精度和高效率。该框架提供多种规模的模型版本,适应不同计算资源。SMPLer-X在多个基准测试中表现优异,支持便捷的推理、训练和测试。项目还提供Docker部署,为研究和开发提供灵活的人体3D重建工具。

ComfyUI-IDM-VTON - AI驱动的虚拟试衣技术 ComfyUI与IDM-VTON的结合
ComfyUIGithubIDM-VTON图像处理开源项目深度学习虚拟试衣
ComfyUI-IDM-VTON是一个开源的虚拟试衣项目,将IDM-VTON技术整合到ComfyUI框架中。这个项目结合了高级图像处理和深度学习技术,实现了自动图像蒙版生成和人体姿态估计功能,提高了虚拟试衣的精确度。该工具需要至少16GB显存的GPU支持,主要面向研究AI驱动时尚技术的开发者和研究人员。
PARE - 三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案
3D人体姿态估计GithubICCV 2021PAREPyTorch人体形状估计开源项目
PARE是一种三维人体姿态和形状估计方法,具备遮挡鲁棒性。该项目基于PyTorch实现,提供演示和评估代码,支持在Ubuntu 18.04和Python 3.7以上环境下运行。用户可以通过Google Colab体验其功能,包括详细的训练和评估指引以及遮挡敏感性分析脚本,适用于非商业科学研究。
Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型,由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本,处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构,该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具,尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。
vit-xray-pneumonia-classification - 基于ViT的胸部X光肺炎分类模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目机器学习模型肺炎检测胸部X光分类
该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类,在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片,并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性,为医疗行业带来实际价值。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统
GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光
XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型,结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练,支持影像诊断和多轮对话交互,为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。
SimSwap - 支持高保真图像和视频处理的换脸框架
ACM会议GithubPythonSimSwap人脸交换开源项目高分辨率数据集
SimSwap框架实现任意换脸,支持高保真图像和视频处理。采用单一训练模型,无需再次训练。适用于学术和技术用途,提供详细的训练与测试代码。支持高分辨率数据集VGGFace2-HQ,定期更新进展。欢迎工程师加入团队。高质量案例视频可在Google Drive和Bilibili观看。
mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景
3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉
MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法,从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异,并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码,便于研究人员进行复现和改进。
RealVisXL_V3.0 - 高度逼真的AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceRealVisXL图像模型图像生成开源项目模型真实感渲染
RealVisXL_V3.0是一个专注于生成照片级真实感图像的AI模型。该模型能够创作SFW和NSFW内容,具有优秀的细节表现和自然质感。尽管仍处于训练阶段,RealVisXL_V3.0已展现出显著潜力。通过调整采样步骤、方法和高清修复参数,用户可以进一步优化生成效果。这个模型为视觉创作提供了强大的工具支持。
InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术,利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架,能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型,提供多种模型变体,支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重,并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
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