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利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格

ICON CVPR 2022 3D重建深度学习人体网格 Github 开源项目

ICON项目利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格。项目支持多种基于PyTorch的模型，适合不同训练和评估需求。最新发布的ECON在此基础上进一步改进了功能。

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现

CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目

该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现

2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目

该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码，基于OpenPose优化技术，使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点，在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。

Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成

3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉

Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

AvatarPoser - 革新全身姿态跟踪仅需头手运动数据

AMASS数据集AvatarPoserGithubTransformer全身姿势跟踪开源项目混合现实

AvatarPoser是一项突破性的全身姿态预测技术，仅需头部和手部运动数据即可在世界坐标系中准确估计全身姿态。该方法结合Transformer编码器和运动解耦技术，通过逆运动学优化生成逼真动作。AvatarPoser在大型动作捕捉数据集上表现出色，并具备实时推理能力，为元宇宙应用中的全身虚拟形象控制提供了实用解决方案。

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。

SMPLer-X - 基于ViT的高效人体3D重建框架

3D人体重建GithubSMPLer-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

SMPLer-X是一个基于ViT主干网络的人体姿态和形状估计框架，通过多数据集训练实现高精度和高效率。该框架提供多种规模的模型版本，适应不同计算资源。SMPLer-X在多个基准测试中表现优异，支持便捷的推理、训练和测试。项目还提供Docker部署，为研究和开发提供灵活的人体3D重建工具。

INSTA - 革新性即时体积化头像生成技术

3D建模GithubINSTA头像生成开源项目深度学习计算机视觉

INSTA项目开发了一种创新的即时体积化头像技术，能快速生成高质量3D人头模型。该技术基于instant-ngp，通过优化神经网络实现实时渲染和灵活控制。项目提供预处理数据集和训练代码，便于研究人员进行开发。INSTA代表头像生成领域的前沿技术，适用于虚拟现实和增强现实等应用，为人机交互和数字内容创作提供新可能。

deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型

GithubHRNet人体姿态估计关键点检测开源项目深度学习高分辨率表示

deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。

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