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从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作

TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统,专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术,能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建,为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。

WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术
3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术,能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台,整合了视觉变换器和SLAM技术,可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能,为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。
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。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目,旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态,采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果,项目提供完整的安装使用指南,为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具,仅限非商业研究使用。
SpaTracker - 将2D像素的3D空间运动轨迹可视化
3D追踪CVPR 2024GithubSpatialTracker像素追踪开源项目计算机视觉
SpaTracker是一个计算机视觉项目,可在3D空间中追踪视频中任意2D像素的运动轨迹。该项目支持RGB和RGBD视频输入,采用单目深度估计技术实现像素级追踪。SpaTracker提供演示代码和预训练模型,可视化效果优秀。这一工具可应用于动作分析和视觉特效等领域。该项目在CVPR 2024被评为亮点论文,体现了其在3D视觉追踪领域的创新性。
April-Tag-VR-FullBody-Tracker - 开源AprilTag技术实现低成本VR全身动作追踪
AprilTagGithubOpenCVVR全身追踪WxWidgets开源项目
April-Tag-VR-FullBody-Tracker项目利用AprilTag标记技术实现VR全身追踪。该开源方案仅需手机和纸板即可实现免费动作捕捉。系统采用精确的AprilTag技术,配备图形界面和简化校准流程,提高了易用性。用户通过制作三个追踪器,可在VRChat等应用中实现腿部和臀部的全身追踪。这为VR爱好者提供了一种成本效益高的全身追踪解决方案。
ROMP - 单目实时多人体3D网格重建技术
3D人物重建BEVGithubROMPTRACE单摄像头开源项目
ROMP项目是一种用于实时单目多人体3D网格重建的工具,具备一阶段处理优势,并支持跨平台API(Linux、Windows、Mac)。用户可通过pip安装。最近的更新包括TRACE代码发布,增加了对动态摄像机背景中的5D时间回归,以及BEV的训练和评估代码发布,深入研究多人体深度关系,支持所有年龄段。ROMP还支持Python调用,BVH模型导出,并通过Blender插件实现角色驱动。详细信息请参考项目的论文、数据集及相关演示视频。
PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术
3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目
PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目,利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现,包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源,并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。
RoHM - 基于扩散模型的稳健人体运动重建系统
AMASS数据集GithubRoHMSMPL-X人体动作重建开源项目扩散模型
RoHM是一个基于扩散模型的人体运动重建系统。它可以从含噪声和遮挡的输入数据中,在统一的全局坐标系下重建完整合理的人体运动。该系统将任务分为全局轨迹和局部运动两部分,并采用创新的条件模块捕捉二者关联。RoHM在多个标准数据集上表现优异,为人体运动重建研究提供了新的解决方案。
TokenHMR - 基于令牌化姿态表示的人体网格重建新方法
GithubTokenHMR人体网格恢复姿态表示开源项目深度学习计算机视觉
TokenHMR采用阈值自适应损失缩放和令牌预测技术,通过令牌化和TokenHMR两个阶段提高3D人体网格重建精度。该方法在图像对齐和3D姿态估计方面均有良好表现,可用于图像和视频处理,对人体姿态和形状估计研究具有重要意义。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式,适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置,使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
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