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OpenSeeFace

基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型

OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。

flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型
FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像
FLARE是一种新型3D头像生成方法,能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性,同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值,可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域,为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。
lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包,包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等
GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测
一款轻量级的C++工具包,支持多种AI模型,包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小,仅需OpenCV和ONNXRuntime,兼容GPU和CPU设备,提供300多种C++实现和500多种预训练模型,易于使用和集成。
facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统
GithubHuggingfaceViT人脸情绪识别图像分类开源项目情感分析模型深度学习
这个开源项目基于谷歌的ViT-Base模型,实现了91%准确率的人脸表情识别。系统可识别七种基本情绪:悲伤、厌恶、愤怒、中性、恐惧、惊讶和快乐。项目代码和详细实现过程可在Kaggle上获取,为情感分析和人机交互研究提供了有力支持。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
DigiHuman - 基于摄像头输入的3D角色全身动画生成系统
3D动画生成DigiHumanGithubUnity3D姿态估计开源项目面部动画
DigiHuman是一个开源的人工智能项目,通过摄像头输入自动生成3D角色模型的全身和面部动画。系统结合MediaPipe生成3D关键点和Unity3D渲染技术,实现了全身动作、面部表情等多种动画效果。支持多个混合形状动画、视频导出等功能,为3D虚拟角色动画制作提供了自动化解决方案。该项目支持多种3D模型类型,并优化了动画平滑度,为动画创作者和研究人员提供了创新工具和无限可能。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
SystemAnimatorOnline - AI驱动的实时全身动作捕捉与虚拟形象动画
3D建模ARGithubVTubingXR Animator动作捕捉开源项目
XR Animator是一款基于AI技术的全身动作捕捉应用,利用单个网络摄像头实现实时动作追踪并驱动3D虚拟形象。该应用支持面部、手部和全身动作捕捉,兼容MMD和VRM模型,可在桌面和移动端浏览器中使用。XR Animator还提供AR功能、动作录制导出和自定义3D场景等特性,为VTubing和元宇宙创作者提供丰富的虚拟互动工具。
first-order-model - First Order Motion Model:图像动画的高效解决方案
DockerFirst Order Motion ModelGithubPython图像动画开源项目数据集
First Order Motion Model项目提供了一种先进的图像动画运动模型,通过驾驶视频和源图像生成逼真的动画序列。支持包括VoxCeleb、Fashion和MGIF在内的多种数据集,提供详细的安装和使用指南。项目支持Python和Docker,确保了环境兼容性,还提供Colab和Kaggle的在线演示。此外,该项目还具备面部交换功能,适用于监督和非监督的视频编辑任务。
DeepFaceLab - 多功能深度换脸软件
DeepFaceLabGithub开源项目深度伪造视频编辑面部去老化面部替换
DeepFaceLab是一款广泛使用的深度换脸软件,支持面部替换、年轻化、头部替换等多种操作。超过95%的深度伪造视频都是通过DeepFaceLab制作,受到YouTube和TikTok创作者的欢迎。该软件支持多种平台,并提供丰富的教程和指南,适合视频编辑爱好者和专业人士。通过学习工作流程和提升技能,用户可以在AfterEffects或Davinci Resolve等视频编辑软件中获得最佳效果。
smirk - 通过神经合成实现精确3D面部表情重建
3D人脸表情GithubSMIRK开源项目深度学习神经合成计算机视觉
SMIRK是一个开源项目,利用分析-神经合成方法从单目图像重建3D面部。该技术能精确捕捉极端、非对称和细微的面部表情,提高3D面部重建的真实度。项目提供预训练模型、演示脚本和详细的训练过程,为计算机视觉和图形学研究提供了重要资源。
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