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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。

MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具,采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型,支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程,帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
MotionCLR: Motion Generation and Training-free Editing via Understanding Attention Mechanisms - 利用注意力机制实现多样化动作生成与编辑
AI工具MotionCLR注意力机制自注意力运动生成运动编辑
MotionCLR平台通过自注意和交叉注意机制,为用户提供灵活的动作生成和编辑功能,能够实现动作削弱、替换及示例生成等多种编辑方式,同时提高了模型可解释性,适用于多种风格转换与序列编辑任务。
MAD - 大规模电影音频数据集用于视频语言定位研究
CVPRGithubMAD数据集开源项目电影音频描述视频语言定位计算机视觉
MAD是一个用于视频语言定位研究的大规模数据集,源自电影音频描述。它包含384K个句子,涵盖650部电影的1.2K小时视频内容。数据集横跨22个电影类型和90年电影史,提供多样化的动作、场景和语言素材。MAD的独特之处在于其长形式定位设置,具有庞大的语言词汇量,对准确性和效率提出了挑战。这一资源为研究人员开拓了视频语言理解的新领域。
EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件,提高具身AI的理解能力
3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习
EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准,用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现,适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试,了解详细信息和应用案例。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型
GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型,专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图,用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架,可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练,具有良好的性能。
dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架,专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频,例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示,体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
FLAME-Universe - FLAME 3D头部模型的开源资源库
3D头部模型FLAMEGithub人脸重建开源资源开源项目表情动画
FLAME-Universe汇集了FLAME 3D头部模型相关的代码仓库、数据集和研究论文。项目涵盖3D人脸重建、表情合成和说话头像生成等领域,为计算机视觉和图形学研究提供丰富资源。这个开源资源库助力FLAME模型在学术和工业界的广泛应用。
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。
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