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PARE

三维人体姿态与形状估计的遮挡问题解决方案

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。

controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的开源人体姿态控制模型
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人体姿态检测图像生成开源项目机器学习模型
controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型,通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标,可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发,采用Apache 2.0许可证发布。
tram - 从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作
3D人体捕捉GithubTRAM开源项目深度学习视频处理计算机视觉
TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统,专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术,能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建,为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。
panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱
3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取
PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能,包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab,可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外,它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。
IMAGDressing - 虚拟试衣新技术 实现交互式个性化服装生成
GithubIMAGDressing人工智能可定制化图像生成开源项目虚拟试衣
IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目,采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑,引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件,支持快速个性化定制,无需额外训练即可在短时间内完成设置,为虚拟试衣体验提供多样化选择。
hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术
3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉
HOLD是一种先进的计算机视觉技术,可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状,无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构,支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具,为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
FollowYourPose - 基于姿态和文本的自动视频生成技术
AAAI 2024AI生成Follow-Your-PoseGithub姿态控制开源项目文本生成视频
FollowYourPose项目提出了一种新方法,可以通过姿态和文本生成视频。该方法采用两阶段训练方案,利用易获取的数据集和预训练的文本到图像模型,生成可编辑且姿态可控的角色视频。第一阶段通过关键点图像对进行文本到图像的生成,第二阶段利用姿态自由视频数据集微调网络,成功生成连续的姿态可控角色视频,同时保留预训练模型的编辑和概念组合能力。
deep-person-reid - 深度学习人员重识别库,支持多GPU训练和跨数据集评估
GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别
Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库,支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集,支持添加模型、数据集和训练方法,提供预训练模型和高级训练技术,并配备可视化工具。
awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总
Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉
该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。
MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集
GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉
MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集,包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像,附带丰富标注,如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持,适用于多种应用场景。
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