RobustCap

单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

人体动作捕捉单目图像 RobustCap IMU传感器实时系统 Github 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。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测

3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图

V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发，并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集，并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码，方便研究人员进一步应用和测试。

acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法

ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册

该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法，结合了RANSAC和DSAC*算法，实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具，支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现，并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。

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。

Movmi - 将视频转化为3D动画的智能动作捕捉工具

3D动画AI工具AI算法FBX文件人体动作捕捉姿势生成

Movmi是一款创新的动作捕捉软件，专为3D动画师设计。该工具能够直接从视频创建3D动画，无需特殊设备。主要功能包括文字生成3D姿势、多人物动作捕捉和团队协作。Movmi将2D内容转换为3D人体运动，为动画师和开发者提供高效、多用途的工具，提升工作效率并兼容各种3D环境。

aruco-markers - ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计

ArUcoGithubOpenCV增强现实姿态估计开源项目计算机视觉

本项目基于OpenCV 4和ArUco库，提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块，并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。

Gaussian-SLAM - 革新性实时3D重建技术，融合高斯散射实现逼真效果

3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉

Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术，将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境，生成高质量纹理和细节，实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能，为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径，是计算机视觉和机器人领域的重要进展。

gdrnpp_bop2022 - GDRNPP：BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法

6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测

GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头，并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码，涵盖目标检测、姿态估计和优化，为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。

Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用

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Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向，提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait，项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展，为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。

rPPG-Toolbox - 相机生理传感的开源远程光学容积成像平台

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rPPG-Toolbox 是一个用于相机生理传感的开源平台，支持神经网络和无监督方法的基准测试，并允许自定义算法的快速开发。该平台支持七个关键数据集，包括 SCAMPS、PURE 等，并提供算法性能基准和丰富的数据可视化工具。

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