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PHALP

基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术

PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目,利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现,包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源,并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。

LivePortrait - 高效的面部动画技术与重定向控制
GithubLivePortraitPyTorch实现人像动画实时渲染开源项目深度学习热门
LivePortrait是一种基于PyTorch实现的先进面部动画技术,支持高效的人像动画合成与重定向控制。项目提供了全面的预训练模型和易于使用的界面,支持Windows、macOS和Linux系统。用户可以快速开始,利用预训练权重生成高质量的动画肖像。支持静态图像与视频的动画生成,可广泛应用于虚拟现实、游戏开发和在线教育等领域。
PaLM-rlhf-pytorch - 结合PaLM架构的RLHF创新实现
GithubPaLMRLHF人工智能人类反馈开源项目强化学习
本项目实现了基于PaLM架构的强化学习与人类反馈(RLHF),适用于开放环境下的ChatGPT复现。结合了LoRA微调和Flash Attention技术,提供详细的安装和使用指南。加入社区,探索最新的PPO和RL技术进展。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉
PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
6DRepNet - 全范围无约束头部姿态估计方法
6DRepNetGithub头部姿态估计开源项目旋转矩阵深度学习计算机视觉
6DRepNet是一种创新的头部姿态估计方法,采用6D旋转矩阵表示和测地线距离损失函数。该方法能学习完整的旋转外观,实现无约束全范围头部姿态预测。在AFLW2000和BIWI数据集上,6DRepNet显著优于现有方法,平均角度误差降低20%。项目提供pip安装包,支持实时摄像头演示。
sports - 体育中的对象检测与影像分析
GithubRoboflowsports关键点检测图像分割开源项目物体检测
该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术,解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别,以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码,并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式,适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置,使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
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。
MotionGPT - 构建多任务的人体动作与语言统一模型
GithubMotionGPT人体动作人机交互多模态数据开源项目模型训练
MotionGPT是一种整合人体动作和语言的统一模型,专注于两种模态间的语义耦合学习。在诸多人体动作任务中表现优异,包括文本驱动动作生成、动作标题生成及动作预测。该模型结合预训练与指令性微调,能高效处理多种动作相关任务,是动作语言模型的新代表。此外,其零拍技术使其能识别新词汇并生成相应动作,突显处理复杂场景的能力。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。
RSN - 高效聚合特征实现精确人体姿态估计
COCO数据集GithubRSN关键点检测姿态估计开源项目计算机视觉
RSN项目提出Residual Steps Network姿态估计方法,通过聚合同一空间尺度特征获得精细局部表示,实现精确关键点定位。项目引入Pose Refine Machine注意力机制进一步优化关键点位置。RSN在COCO和MPII基准测试中取得领先结果,并在2019年COCO关键点挑战赛中获得第一名和最佳论文奖。该方法在多人姿态估计任务中展现出优异性能。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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