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。

IMAGDressing - 虚拟试衣新技术实现交互式个性化服装生成

GithubIMAGDressing人工智能可定制化图像生成开源项目虚拟试衣

IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目，采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑，引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件，支持快速个性化定制，无需额外训练即可在短时间内完成设置，为虚拟试衣体验提供多样化选择。

PETR - 多视角3D感知框架目标检测与BEV分割的统一解决方案

3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目

PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。

deep-person-reid - 深度学习人员重识别库，支持多GPU训练和跨数据集评估

GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别

Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库，支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集，支持添加模型、数据集和训练方法，提供预训练模型和高级训练技术，并配备可视化工具。

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。

awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总

Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉

该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集

GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉

MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集，包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像，附带丰富标注，如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持，适用于多种应用场景。

MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术

3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目

MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场，实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异，为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑

Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型

本项目通过多模态条件时尚图像编辑，优化服装设计流程，生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型，并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集，实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。

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