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Motion-X

丰富表现力的3D全身人体动作数据集

Motion-X是一个大规模的3D全身人体动作数据集,包含15.6M个全身姿势和81.1K个动作片段的SMPL-X参数注释。数据集提供动作标签、文本标签及RGB视频、音频等多模态信息。Motion-X支持文本驱动的3D人体动作生成、全身网格恢复等多种任务。通过整合现有数据集并添加在线视频数据,Motion-X为人体动作研究提供了丰富的资源。

PoseFix_RELEASE - 模块化设计的人体姿态优化工具
GithubPoseFixTensorFlow人类姿态估计图像处理开源项目模型无关
PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具,通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现,兼容多个公开的2D多人物姿态数据集,如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点,适用于各种姿态估计方法,应用前景广阔。
GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术
GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅
GauHuman是一种新型3D人体重建技术,利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟),渲染实时(最高189 FPS),适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程,在3D人体重建和渲染领域表现出色,为相关研究开辟新途径。
HumanBench - 推动人体感知基础模型研究进展
CVPRGithubHumanBench人体感知基础模型开源项目计算机视觉
HumanBench项目致力于开发通用人体感知基础模型,包含PATH和UniHCP两个子项目,均发表于CVPR 2023。该项目采用投影辅助预训练技术,旨在提升模型性能,为计算机视觉领域提供新的研究方向。项目代码已开源,上海人工智能实验室正在招募相关研究人员和工程师,共同推进人体感知基础模型的研究。
EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型
EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换
EMO是一种音频到视频的扩散模型,可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发,将音频输入转化为面部表情和头部动作,增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力,可提供更真实的视觉体验。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
UniAnimate - 统一视频扩散模型实现一致性人物图像动画
GithubUniAnimate人物动画开源项目扩散模型视频生成长视频
UniAnimate是一个用于生成长时间人物视频的创新框架。它将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到共同特征空间,并支持随机和首帧条件输入。该方法在评估中优于现有技术,可生成高度一致的一分钟视频,为人物图像动画带来新的可能。
MiraData - 长时视频数据集助力AI视频生成研究
GithubMiraData开源项目结构化标注视频数据集视频生成长视频
MiraData是一个为长视频生成任务设计的大规模数据集。其特点包括平均72秒的视频长度和详细的结构化字幕。数据集提供330K、93K、42K和9K四个版本,每个视频配有六类字幕:主要对象、背景、风格、相机运动、简短摘要和详细描述。这些特性使MiraData成为改进长序列视频处理和镜头转换建模的重要资源。
aMovieX - 专注科幻场景和角色的AI图像生成模型
AI绘图AmovieXGithubHuggingface外星探索开源项目文本生成图像模型科幻场景
aMovieX是一个AI图像生成模型,主要用于创作科幻主题的图像。它可以生成未来星际殖民、外星探索和神秘行星等场景,以及相应的人物角色。该模型擅长刻画科幻环境中的人物形象,并能呈现独特的外星地貌和生态系统。aMovieX不仅能展现宏大的宇宙探索场景,还能细致描绘人物与异世界环境的互动,为科幻创作提供多样化的视觉素材。
MTR - 自动驾驶多模态运动预测的先进框架
GithubMotion TransformerWaymo数据集多模态运动预测开源项目神经网络自动驾驶
MTR项目是一个创新的多模态运动预测框架,专为自动驾驶场景设计。它通过全局意图定位和局部运动细化的联合优化来进行运动预测,采用可学习的运动查询对处理不同的运动模式。在Waymo开放运动数据集的评测中,MTR在边缘和联合运动预测任务上均表现出色,位居排行榜首位。该框架以其简洁性、高效性和准确性为自动驾驶领域的多模态运动预测提供了一个有力的基准。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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