PARE

三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案

PARE 3D人体姿态估计 ICCV 2021 PyTorch 人体形状估计 Github 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。

SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术

GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。

SMPLer-X - 基于ViT的高效人体3D重建框架

3D人体重建GithubSMPLer-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

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。

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。

PoseGPT - 基于对话的3D人体姿态理解和生成模型

3D人体姿势ChatPoseGithubSMPL人工智能对话多模态大语言模型开源项目

ChatPose是一个用于理解和推理3D人体姿态的多模态大语言模型。它支持用户通过自然语言对话询问人体姿态相关问题，并能从图像和文本描述中推断3D人体姿态。该模型以SMPL格式输出姿态参数，并生成对应的3D人体网格模型。ChatPose为3D人体姿态研究和应用提供了新的探索方向。

PIDM - 人像图像生成技术，支持姿态和外观定制

本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成，并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练，该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南，支持自定义数据集。实验比较显示，该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。

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。

RoHM - 基于扩散模型的稳健人体运动重建系统

AMASS数据集GithubRoHMSMPL-X人体动作重建开源项目扩散模型

RoHM是一个基于扩散模型的人体运动重建系统。它可以从含噪声和遮挡的输入数据中，在统一的全局坐标系下重建完整合理的人体运动。该系统将任务分为全局轨迹和局部运动两部分，并采用创新的条件模块捕捉二者关联。RoHM在多个标准数据集上表现优异，为人体运动重建研究提供了新的解决方案。

Parts2Whole - 多参考框架实现可控人像生成

GithubParts2Whole人像生成参考框架开源项目深度学习计算机视觉

Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集

3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目

本项目汇集了手部姿态估计的核心资源，包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等，从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果，囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态，适合研究人员和开发者参考，用户亦可贡献资源，共同完善这一知识库。

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