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RobustCap

单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

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。

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。
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。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术
GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图
RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。
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。
Webcam Motion Capture - AI网络摄像头动作捕捉软件
3D虚拟形象AI工具AI虚拟主播VTuber动作捕捉实时跟踪
Webcam Motion Capture是一款基于AI技术的动作捕捉软件,利用普通网络摄像头实现全身、手指和面部表情的追踪。无需昂贵设备,用户即可成为虚拟主播,实时捕捉手部动作、头部运动和面部表情。该软件兼容多种VTuber应用,也可用于动画制作。自2021年11月发布以来,已吸引118个国家超过22600名用户使用。
PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法
GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目,在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度,支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术,适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现,易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术,实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档,可应用于计算机视觉、动作分析等领域。
EasyVirtualMotionCaptureForUnity - Unity虚拟动作捕捉的开源简易实现方案
EVMC4UGithubUnity插件VMC协议开源软件开源项目虚拟动作捕捉
EasyVirtualMotionCaptureForUnity是一个为Unity引擎提供虚拟动作捕捉功能的开源项目。该项目支持VMC协议,简化了动作捕捉的实现过程,方便开发者将这项技术集成到Unity项目中。它为VR/AR应用、游戏开发和动画制作提供了实用工具。作为采用MIT许可的开源方案,EasyVirtualMotionCaptureForUnity具有良好的灵活性和扩展性。
multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建
GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉
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。
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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