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数字人技术资源集锦涵盖3D头像生成到虚拟试衣

数字人类 3D头像生成人体动画 3D重建计算机图形学 Github 开源项目

该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。

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Awesome-Deepfakes-Detection - 全面深度伪造检测资源库数据集工具及最新研究

Deepfake检测Github工具开源项目数据集竞赛论文

该项目汇集了深度伪造检测领域的综合资源,包括视频和图像数据集、开源检测工具、竞赛信息以及顶级会议论文。内容涵盖最新数据集、实用工具和前沿研究成果,为研究人员提供了深度伪造检测领域的全面参考资料,有助于快速掌握该领域的最新进展。

awesome-6d-object - 6D物体姿态估计与重建资源汇总

3D重建CVPRGithub开源项目深度学习物体姿态估计计算机视觉

这个项目整理了6D物体姿态估计、单视图3D物体重建和3D手-物体姿态估计领域的重要资源。内容包括arXiv论文、期刊会议论文、学位论文、数据集、研讨会和挑战赛信息。资源按年份和会议分类,涵盖2014年至今的研究进展,为相关研究人员提供了全面的参考。

AwesomeAnimeResearch - 动漫研究前沿探索从数据集到生成技术

Github动漫研究图像生成图像翻译开源项目数据集生成对抗网络

AwesomeAnimeResearch汇集了动漫和漫画相关信号处理与机器学习研究的最新成果。项目涵盖数据集构建、图像生成和翻译等多个领域，提供动漫人物识别、风格迁移和少样本学习等热门主题的研究资源。这些内容有助于推动动漫AI技术的发展与创新。

awesome-generative-ai - 现代生成式人工智能项目和服务指南

Generative AIGithubOpenAI人工智能内容生成开源项目机器学习

awesome-generative-ai是一个综合性平台，聚焦最先进的生成式人工智能技术与项目。这些技术基于丰富数据训练的机器学习算法，能创造独特的图像、声音和文本。覆盖艺术、编程支持、交互式聊天等多个应用领域，本平台不仅展示成熟项目如GPT模型、Stable Diffusion，也鼓励社区成员贡献想法，共推技术进步。

HeadStudio - 文本生成3D可动画头像的开源项目

3D高斯散射GithubHeadStudio可动画化头像头像生成开源项目文本到头像

HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目，能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色，具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比，HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果，为虚拟人物创作提供了新的技术支持。

Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全

3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉

本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果，包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源，适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新，保持与前沿技术同步。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

Awesome-Video-Diffusion - 人工智能视频生成与编辑技术资源大全

AI视频Github开源项目扩散模型文本到视频视频生成视频编辑

本文汇集了视频生成、编辑、修复和理解领域的最新扩散模型研究。内容包括开源工具箱、基础模型、评估基准和指标等。涵盖基础视频生成、可控生成、长视频生成、3D视频生成等多个方向，为视频AI技术研究和开发提供全面参考。

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。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

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