multi-hmr

单次处理实现多人全身3D人体网格重建

人体网格重建多人检测计算机视觉深度学习 Multi-HMR Github 开源项目

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

文档

ECON - 单图高精度3D人体重建支持复杂姿态和宽松服装

3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉

ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法

3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术，实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本，支持多种2D关节估计器，并提供Docker配置便于测试。

SIFU - 单图高精度3D人体重建技术适用于实际应用场景

3D人体重建GithubSIFU开源项目深度学习计算机视觉隐式函数

SIFU是一项创新的3D人体重建技术，能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度，并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出，适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文，SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。

EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件，提高具身AI的理解能力

3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习

EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准，用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现，适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试，了解详细信息和应用案例。

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。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率

Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

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。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型

3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型

Wonder3D是一个开源的3D重建项目，采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像，然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码，支持自定义数据训练，并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势，为3D内容创作提供了高效解决方案。

CenterSnap - 单镜头多物体3D重建与姿态估计技术

3D重建6D姿态估计CenterSnapGithub多物体检测开源项目计算机视觉

CenterSnap是一个开源的深度学习项目,致力于单镜头多物体3D重建和姿态估计。该技术能在单次拍摄中同时完成多个物体的3D形状重建、6D姿态和尺寸估计。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预处理数据集,方便研究人员复现结果和开展进一步研究。CenterSnap在机器人抓取和场景理解等领域有潜在应用价值。

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