PARE

三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案

PARE 3D人体姿态估计 ICCV 2021 PyTorch 人体形状估计 Github 开源项目

PARE是一种三维人体姿态和形状估计方法，具备遮挡鲁棒性。该项目基于PyTorch实现，提供演示和评估代码，支持在Ubuntu 18.04和Python 3.7以上环境下运行。用户可以通过Google Colab体验其功能，包括详细的训练和评估指引以及遮挡敏感性分析脚本，适用于非商业科学研究。

SKEL - 生物力学驱动的精准3D人体模型

3D人体模型GithubSKEL体型参数姿态参数开源项目骨骼模型

SKEL是一种创新的参数化人体模型，融合身体形状和骨骼结构，生成解剖学精确的3D人体。通过调整形状和姿势参数，SKEL能够控制身体外形和骨骼位置，输出关节位置、身体网格和骨骼网格。作为可微分模型，SKEL可适配多种数据源，如运动捕捉和SMPL序列。该项目开源了SKEL加载器和SMPL序列对齐工具，为数字人体建模领域提供了新的研究方向。

FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架

6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉

FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架，支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体，通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中，FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法，即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。

ROMP - 单目实时多人体3D网格重建技术

3D人物重建BEVGithubROMPTRACE单摄像头开源项目

ROMP项目是一种用于实时单目多人体3D网格重建的工具，具备一阶段处理优势，并支持跨平台API（Linux、Windows、Mac）。用户可通过pip安装。最近的更新包括TRACE代码发布，增加了对动态摄像机背景中的5D时间回归，以及BEV的训练和评估代码发布，深入研究多人体深度关系，支持所有年龄段。ROMP还支持Python调用，BVH模型导出，并通过Blender插件实现角色驱动。详细信息请参考项目的论文、数据集及相关演示视频。

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。

GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成

3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉

GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法，可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像，具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程，支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。

sewformer - 从单一图像重建服装缝纫模式的创新方法

GithubSIGGRAPH AsiaSewformer单图像重建开源项目服装缝纫模式重建深度学习

Sewformer项目开发了一种从单张图像重建服装缝纫模式的方法。通过深度学习技术，实现2D服装图像到3D缝纫模式的转换。这一技术为服装设计、制造、虚拟试衣和个性化定制带来新的可能。项目开源了代码、预训练模型和数据集，方便研究者进行进一步探索和应用。

Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成

3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉

Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。

segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer人体分割图像分割开源项目模型衣物分割语义分割

这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调，实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别，包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69，在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码，便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。

OpenShape_code - 革新3D形状表示方法实现开放世界理解

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该项目开发了新型3D形状表示方法，通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异，支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。

RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

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RobustCap是一个开源项目，提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建，适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南，便于研究人员复现和拓展。

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