Parts2Whole

多参考框架实现可控人像生成

Parts2Whole 人像生成参考框架深度学习计算机视觉 Github 开源项目

Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。

Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表

3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉

RestoreFormerPlusPlus - 先进的高质量人脸图像修复技术

AIGithubRestoreFormer++人脸修复图像处理开源项目深度学习

RestoreFormerPlusPlus是一种高级人脸图像修复方法，采用全空间注意力机制和扩展退化模型(EDM)提高修复效果的保真度和真实感。该方法利用丰富的上下文信息和高质量先验，提升了对真实场景的适应性和通用性。项目开源了预训练模型、推理代码和在线演示，为研究和开发人员提供了实现高质量人脸图像修复的便捷工具。

InstantID - 使用单张图像秒级生成保持身份特征的逼真人像

AI图像生成GithubInstantID人脸识别图像处理开源项目身份保持

InstantID是一个开源项目，提供创新的身份保持生成技术。该技术只需一张图像就能快速生成保持身份特征的高质量人像。项目包含训练代码和推理脚本，支持在自定义数据集上复现原作者的预训练模型效果。InstantID适用于多种下游任务，为AI图像生成领域提供了新的可能性。

Cones-V2 - 多主体自定义图像合成的创新方法

Cones 2GithubStable Diffusion图像合成布局引导采样开源项目残差嵌入

Cones-V2是一种新型图像合成技术，通过文本编码器微调学习残差嵌入，实现多主体自定义图像生成。每个主体仅需5KB存储空间，并采用布局引导采样方法实现精确排列。基于Stable Diffusion模型，Cones-V2可生成场景、宠物、玩具和人物等多样化高质量图像。

control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型

这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型，专注于人体姿态控制。相比1.0版本，该模型改进了OpenPose实现，增强了手部和面部细节控制，并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像，为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成，适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。

cross-image-attention - 跨图像注意力机制实现零样本外观迁移

Cross-Image AttentionGithub图像生成开源项目自注意力机制语义对应零样本外观迁移

该项目开发了一种跨图像注意力机制，实现了零样本外观迁移。这种方法利用生成模型的语义理解，在保持目标结构的同时，将外观应用到不同形状的对象上。该技术适用于多种对象类别，对形状、大小和视角变化具有适应性。项目提供了代码实现、使用指南和演示，便于研究人员探索和应用。

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。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法

3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉

OnePose++是一种目标姿态估计方法，无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习，实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码，支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集，可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

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