smirk

通过神经合成实现精确3D面部表情重建

SMIRK 3D人脸表情神经合成计算机视觉深度学习 Github 开源项目

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。

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。

TripoSR - 基于单一图像的AI快速3D模型重建技术

3D建模GithubHuggingfaceStability AITripoSR人工智能图像重建开源项目模型

TripoSR是一款开源的3D生成模型，由Stability AI与Tripo AI联合开发。该模型采用改进的LRM网络架构，能将单张图像快速重建为3D模型。通过优化数据处理方法和增强渲染技术，模型在Objaverse数据集上展现出优秀的泛化性能。项目已开源并提供在线演示平台。

CompreFace - 功能全面的开源人脸识别系统

APICompreFaceDockerGithub人脸识别开源开源项目

CompreFace是一个功能丰富的开源人脸识别系统，提供REST API接口，支持多种人脸相关服务。该系统基于Docker构建，可在CPU或GPU上运行，适用于本地服务器或云端部署。CompreFace采用FaceNet和InsightFace等先进技术，无需专业知识即可轻松集成和使用。系统还包含角色管理功能，方便控制访问权限。

WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术

3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术，能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台，整合了视觉变换器和SLAM技术，可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能，为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。

FollowYourEmoji - 基于扩散模型的自由风格肖像动画生成框架

AI绘图Follow-Your-EmojiGithub人像动画开源项目自由风格表情控制

FollowYourEmoji是一个基于扩散模型的肖像动画生成框架。该项目利用参考肖像和目标关键点序列，生成可精细控制的自由风格肖像动画。框架支持通过表情符号进行简单控制，实现个性化动画效果。项目开源了预训练模型和推理代码，便于研究人员和开发者进行进一步探索和应用。

sd-face-editor - Stable Diffusion面部修复与表情编辑工具

AUTOMATIC1111Face EditorGithubStable Diffusion开源项目生成图像面部编辑

sd-face-editor是一款面部修复与表情编辑的工具，基于Stable Diffusion。通过检测、裁剪、重构与融合等步骤，实现面部修复与表情变化，支持多面部编辑和现有图像修复，适用于多种图像优化需求。

Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型

3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型

Wonder3D是一个开源的3D重建项目，采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像，然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码，支持自定义数据训练，并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势，为3D内容创作提供了高效解决方案。

Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

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