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OpenSeeFace

基于MobileNetV3的面部特征点检测，支持多种动画模型

OpenSeeFaceVSeeFaceVRM人脸跟踪UnityGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
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MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。
nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型
GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率
NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型，专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB（INT8）或1.8MB（FP16），在ARM CPU上实现97fps检测速度，精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好，GPU内存占用低，支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端，提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP，支持多种分辨率和配置，满足不同场景需求。
ComfyUI-AdvancedLivePortrait - 实时预览与高级表情编辑
AI绘图ComfyUIGithub动画制作开源项目表情编辑视频处理
ComfyUI-AdvancedLivePortrait是一个开源的人像动画工具，提供实时预览功能。这个项目允许用户编辑照片中的面部表情，将表情插入视频，创建多表情动画，并从样本照片中提取表情。它支持部分表情提取，可通过ComfyUI-Manager安装。该工具提供工作流和样本数据，支持视频表情添加以及表情数据的保存和加载。
deface - 视频和图像人脸匿名化命令行工具
CenterFaceGithubONNX Runtimedeface人脸检测开源项目视频匿名化
deface是一个开源的命令行工具，用于对视频和图像中的人脸进行自动匿名化处理。它能检测每帧画面中的人脸，并应用模糊、黑框或马赛克等滤镜。工具支持调整检测阈值和缩放比例，适用于Linux、Windows和MacOS系统。deface还支持GPU加速，可提高处理效率。作为一个轻量级工具，它为视频和图像的隐私保护提供了简单有效的解决方案。
vit-face-expression - Vision Transformer驱动的七类面部表情识别模型
FER2013GithubHuggingfaceVision Transformer人脸表情识别开源项目情感分析数据预处理模型
vit-face-expression模型采用Vision Transformer架构，通过FER2013数据集微调，实现了七种基本面部表情的识别。该模型可分析愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情，在测试集上达到71.16%的准确率。这一开源项目为面部情绪分析领域提供了新的解决方案。
EasyVirtualMotionCaptureForUnity - Unity虚拟动作捕捉的开源简易实现方案
EVMC4UGithubUnity插件VMC协议开源软件开源项目虚拟动作捕捉
EasyVirtualMotionCaptureForUnity是一个为Unity引擎提供虚拟动作捕捉功能的开源项目。该项目支持VMC协议，简化了动作捕捉的实现过程，方便开发者将这项技术集成到Unity项目中。它为VR/AR应用、游戏开发和动画制作提供了实用工具。作为采用MIT许可的开源方案，EasyVirtualMotionCaptureForUnity具有良好的灵活性和扩展性。
opencv-mobile - 优化轻量化的OpenCV库 适配多平台移动与桌面系统
Githubopencv-mobile开源项目移动设备计算机视觉跨平台预构建包
opencv-mobile是OpenCV库的轻量级优化版本,专为移动和嵌入式设备设计。该项目支持Android、iOS、ARM Linux等多种平台,提供2.4、3.4和4.10三个主要版本。通过精简库体积并保留核心功能,使其更适合资源受限环境。opencv-mobile将OpenCV库的体积缩小了90%以上,Android版从292MB减少到17.7MB,iOS版从207MB减少到3.97MB,同时保留了核心计算机视觉功能。所有二进制文件均在GitHub Actions上公开编译,确保代码透明和安全性。
openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具
3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本
OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
VMamba - 高效的线性时间复杂度视觉骨干网络
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VMamba是一种创新的视觉骨干网络，将Mamba状态空间语言模型应用于计算机视觉。其核心是视觉状态空间块堆栈，结合2D选择性扫描模块，实现线性时间复杂度。VMamba在图像分类、目标检测和语义分割等多项视觉任务中表现出色，特别是在输入尺度扩展效率方面优于现有模型。项目提供多种规模的预训练模型，适用于各类视觉感知任务。
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