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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。

FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架
6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉
FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架,支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体,通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中,FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法,即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。
StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
PoseFix_RELEASE - 模块化设计的人体姿态优化工具
GithubPoseFixTensorFlow人类姿态估计图像处理开源项目模型无关
PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具,通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现,兼容多个公开的2D多人物姿态数据集,如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点,适用于各种姿态估计方法,应用前景广阔。
VoxPoser - 使用语言模型的3D机器人操作轨迹合成系统
3D价值地图GithubVoxPoser开源项目机器人操作语言模型轨迹合成
VoxPoser是一个3D机器人操作轨迹合成系统,结合大型语言模型和视觉语言模型实现零样本任务执行。该项目在RLBench环境中实现,无需训练数据即可生成复杂操作轨迹。系统通过语言模型程序(LMPs)递归生成代码,分解指令并为子任务组合价值图。VoxPoser包含接口、规划器和控制器等核心组件,用于规划和执行机器人操作任务。
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。
lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现
2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目
该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码,基于OpenPose优化技术,使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点,在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。
litepose - 高效实时多人姿态估计的单分支架构
GithubLitePose人体姿态估计大核卷积开源项目效率优化边缘设备
LitePose是一种针对边缘设备的高效单分支架构,专用于实时多人姿态估计。通过融合解卷积头和大卷积核,该模型显著提升了性能。在移动平台上,LitePose将延迟降低5倍,同时保持估计精度。项目开源了预训练模型、训练脚本和评估工具,支持COCO和CrowdPose数据集。
T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术
GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果
T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作,已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料,支持多种3D动作数据集。
DWPose - 基于两阶段蒸馏的高效全身姿态估计方法
COCO数据集ControlNetDWPoseGithub两阶段蒸馏全身姿态估计开源项目
DWPose是一种采用两阶段知识蒸馏的全身姿态估计方法。该项目提供多个不同规模的模型,在COCO-WholeBody数据集上表现出色。DWPose可替代OpenPose用于ControlNet,提升图像生成质量。项目开源了模型及相关代码,支持ONNX推理,并可与Stable Diffusion WebUI集成。
control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型,专注于人体姿态控制。相比1.0版本,该模型改进了OpenPose实现,增强了手部和面部细节控制,并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像,为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成,适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。
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