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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。

XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统
GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光
XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型,结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练,支持影像诊断和多轮对话交互,为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。
Awesome-Human-Activity-Recognition - 人类活动识别领域的全面资源集合
GithubIMU人类活动识别传感器数据可穿戴设备开源项目深度学习
该项目提供了人类活动识别(HAR)领域的全面资源集合,包括最新研究、方法、数据集、工具和潜在研究方向。资源涵盖基于惯性测量单元(IMU)的技术,并按年份整理了重要论文。内容从基础理论到前沿应用,为HAR领域的研究人员和开发者提供了宝贵的参考。
ECON - 单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装
3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉
ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。
animagine-xl-3.0 - 基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型 支持多样化概念和高质量人物创作
AI绘图Animagine XL 3.0GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型
Animagine XL 3.0是基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型,注重概念学习而非单纯审美风格。模型经过500多小时训练,使用120万+图像数据集,支持多种分辨率和宽高比。它具有优化的手部结构和标签排序功能,可生成高质量动漫人物和场景。模型附带详细的提示词指南和特殊标签系统,有助于实现理想的生成效果。
motionagent - AI视频自动生成平台
GithubMotionAgent图像生成开源项目脚本生成视频生成音乐生成
MotionAgent是一个基于深度学习的视频生成工具,集成了脚本创作、场景图生成、视频制作和背景音乐创作功能。该工具支持根据指定主题自动生成脚本,可生成高分辨率视频和自定义风格背景音乐。MotionAgent基于ModelScope开源模型社区开发,为视频创作提供了自动化解决方案。
EchoMimic - 音频驱动的逼真人像动画系统 支持关键点编辑
AI模型EchoMimicGithub关键点条件开源项目肖像动画音频驱动
EchoMimic是一个音频驱动的人像动画系统,通过编辑关键点来控制动画效果。系统支持英语和中文音频输入,可生成自然的口型、表情和头部动作。项目开源了推理代码和预训练模型,可用于生成高质量的说话头视频,适用于虚拟主播等应用场景。
ED-Pose - 革新端到端多人姿态估计框架
ED-PoseGithub多人姿态估计开源项目深度学习目标检测计算机视觉
ED-Pose创新性地将多人姿态估计任务重新定义为两个显式框检测过程,无需后处理和密集热图监督。该框架在COCO数据集上超越同等骨干网络的热图方法1.2 AP,并在CrowdPose数据集上达到76.6 AP的领先水平。ED-Pose还兼容Human-Art数据集,并优化了推理速度。
Move AI - 革新3D动画创作的无标记动作捕捉技术
3D动画AI工具AI技术Move AI动作捕捉无标记捕捉
Move AI专注于无标记动作捕捉技术,利用人工智能和计算机视觉将2D视频转换为高质量3D动作数据。其单摄像头和多摄像头产品支持实时动作跟踪和后期处理,简化了3D动画创作过程。这项技术广泛应用于游戏开发、音乐视频制作和品牌营销,为动画师和工作室提供了高效的动作捕捉解决方案。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
DreamWaltz - 基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景
3D动画头像DreamWaltzGithubNeRF人体姿态开源项目文本生成3D
DreamWaltz是一个文本驱动的3D可动画化虚拟形象创建框架,结合了预训练2D扩散模型和人体参数模型。通过优化可变形NeRF表示,该框架能从骨骼条件下的扩散监督中学习,实现3D一致性和对任意姿势的泛化。DreamWaltz不仅可以生成单个可动画化虚拟形象,还能构建复杂场景,实现虚拟形象与物体、环境及其他虚拟形象的交互。
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