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ECON

单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装

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。

hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术
3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉
HOLD是一种先进的计算机视觉技术,可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状,无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构,支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具,为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。
OOTDiffusion - 先进的AI驱动虚拟试衣技术
AI模型GithubOOTDiffusion图像生成开源项目深度学习虚拟试衣
OOTDiffusion是一项基于AI的虚拟试衣技术,通过先进的扩散模型实现服装与人物模型的精确融合。该技术支持半身和全身模型,生成高质量的试穿效果图。项目开源了预训练模型和推理代码,并提供在线演示。OOTDiffusion在虚拟试衣和时尚电商领域展现出显著优势,为这些行业提供了创新的技术解决方案。
HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究
GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉
Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
DWPose - 基于两阶段蒸馏的高效全身姿态估计方法
COCO数据集ControlNetDWPoseGithub两阶段蒸馏全身姿态估计开源项目
DWPose是一种采用两阶段知识蒸馏的全身姿态估计方法。该项目提供多个不同规模的模型,在COCO-WholeBody数据集上表现出色。DWPose可替代OpenPose用于ControlNet,提升图像生成质量。项目开源了模型及相关代码,支持ONNX推理,并可与Stable Diffusion WebUI集成。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术,能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节,仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色,为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
dress-code - 高分辨率虚拟试衣数据集,涵盖53792件服装和107584张图像
Deep LearningDress Code DatasetGithubOpenPose图像分割开源项目虚拟试穿
Dress Code数据集提供高分辨率的虚拟试衣图像,包含来自YOOX NET-A-PORTER目录的53792件服装和107584张图像。数据集分为上身、下身和连衣裙三类,分辨率为1024x768,并附有关键点、骨架图、人类标签图和稠密姿态信息。请注意,使用此数据集需遵守相关条款,且仅对非私人公司开放。更多信息,请访问相关链接。
ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成
ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉
ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术,用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量,可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南,涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能,为相关研究提供了新的思路。
GSM - 创新框架实现高效3D人体生成
3D人体生成3D渲染Github开源项目深度学习生成对抗网络高斯贝壳图
Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术,用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构,通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练,生成多视图一致的高质量3D人体模型,并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。
gdrnpp_bop2022 - GDRNPP:BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法
6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测
GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头,并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码,涵盖目标检测、姿态估计和优化,为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。
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