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。

6DRepNet - 全范围无约束头部姿态估计方法

6DRepNetGithub头部姿态估计开源项目旋转矩阵深度学习计算机视觉

6DRepNet是一种创新的头部姿态估计方法，采用6D旋转矩阵表示和测地线距离损失函数。该方法能学习完整的旋转外观，实现无约束全范围头部姿态预测。在AFLW2000和BIWI数据集上，6DRepNet显著优于现有方法，平均角度误差降低20%。项目提供pip安装包，支持实时摄像头演示。

SKEL - 生物力学驱动的精准3D人体模型

3D人体模型GithubSKEL体型参数姿态参数开源项目骨骼模型

SKEL是一种创新的参数化人体模型，融合身体形状和骨骼结构，生成解剖学精确的3D人体。通过调整形状和姿势参数，SKEL能够控制身体外形和骨骼位置，输出关节位置、身体网格和骨骼网格。作为可微分模型，SKEL可适配多种数据源，如运动捕捉和SMPL序列。该项目开源了SKEL加载器和SMPL序列对齐工具，为数字人体建模领域提供了新的研究方向。

GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成

3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉

GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法，可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像，具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程，支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。

sewformer - 从单一图像重建服装缝纫模式的创新方法

GithubSIGGRAPH AsiaSewformer单图像重建开源项目服装缝纫模式重建深度学习

Sewformer项目开发了一种从单张图像重建服装缝纫模式的方法。通过深度学习技术，实现2D服装图像到3D缝纫模式的转换。这一技术为服装设计、制造、虚拟试衣和个性化定制带来新的可能。项目开源了代码、预训练模型和数据集，方便研究者进行进一步探索和应用。

OpenShape_code - 革新3D形状表示方法实现开放世界理解

3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类

该项目开发了新型3D形状表示方法，通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异，支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。

RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

GithubIMU传感器RobustCap人体动作捕捉单目图像实时系统开源项目

RobustCap是一个开源项目，提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建，适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南，便于研究人员复现和拓展。

Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成

3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉

Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。

tram - 从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作

3D人体捕捉GithubTRAM开源项目深度学习视频处理计算机视觉

TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统，专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术，能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建，为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。

panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱

3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取

PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能，包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab，可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外，它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。

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。

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