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AvatarPoser

革新全身姿态跟踪 仅需头手运动数据

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。

FollowYourPose - 基于姿态和文本的自动视频生成技术
AAAI 2024AI生成Follow-Your-PoseGithub姿态控制开源项目文本生成视频
FollowYourPose项目提出了一种新方法,可以通过姿态和文本生成视频。该方法采用两阶段训练方案,利用易获取的数据集和预训练的文本到图像模型,生成可编辑且姿态可控的角色视频。第一阶段通过关键点图像对进行文本到图像的生成,第二阶段利用姿态自由视频数据集微调网络,成功生成连续的姿态可控角色视频,同时保留预训练模型的编辑和概念组合能力。
PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API
AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析
PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算,稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK,易于集成,包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台,适用于原生开发到无代码解决方案。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
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。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目,旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态,采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果,项目提供完整的安装使用指南,为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具,仅限非商业研究使用。
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。
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。
VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制
GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机
VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用,可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪,无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件,可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置,包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能,适用于多种VR设备。
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。
MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
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