#深度感知

DaGAN是一种新型深度感知生成对抗网络,旨在生成高质量的说话头像视频。该方法利用面部深度信息提升生成效果,可适用于卡通和真人头像。在VoxCeleb1数据集上,DaGAN展现出优异性能。项目开源了预训练模型、在线演示和训练代码,便于研究复现。作为CVPR 2022的成果,DaGAN代表了说话头像生成领域的重要进展。

ZED Unity插件集成了多项先进立体视觉功能，如人体追踪、AR/MR、点云和物体检测。插件支持各种ZED相机，并与CUDA GPU和主流VR头显兼容。通过丰富的示例场景和预制体，开发者可以轻松将复杂的计算机视觉功能整合到Unity项目中。该插件适用于创建AR体验和开发3D感知应用，为Unity开发者提供了强大而灵活的工具。

T2I Adapter通过MiDaS深度估计增强StableDiffusionXL的文本到图像转换功能，此项目由腾讯ARC与Hugging Face合作开发。适用于注重图像深度的艺术生成应用，T2I-Adapter-SDXL支持高达2.6亿参数，专为追求图像精细控制的开发者与艺术创作者设计。

Depth Anything是一个基于ViT-L/14架构的深度估计模型，通过大规模无标签数据训练。模型提供Python接口，支持518x518分辨率的图像深度估计，具备良好的泛化能力。采用模块化设计，支持自定义图像预处理和批量处理功能，可集成到现有项目中。研究人员和开发者可通过Hugging Face平台快速部署使用。