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OmniControl

先进的人体动作生成与精确控制技术

OmniControl人体动作生成关节控制机器学习计算机视觉Github开源项目

OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目，实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导，该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具，支持HumanML3D等数据集，为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。

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介绍相关项目
HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究
GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉
Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。
axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet
C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目
该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。
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。
3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现
3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目
此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。
4DGen - 基于视频的动态3D内容生成，实现空间-时间一致性
4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射
4DGen是一个开源项目，专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换，通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具，并开放了代码和数据集，为相关研究和开发提供资源。
omnisafe - 安全强化学习框架加速AI系统安全研究
GithubOmniSafeSafeRL安全强化学习开源项目强化学习算法框架
OmniSafe是一个用于安全强化学习(SafeRL)研究的开源框架。它提供了全面的SafeRL算法基准测试和模块化工具包。该框架采用高度模块化设计,支持高性能并行计算,并提供开箱即用的工具。OmniSafe实现了多种类型的SafeRL算法,包括基于策略、无模型和基于模型等。通过丰富的教程和API,框架适合不同水平的研究人员使用。OmniSafe致力于推动SafeRL领域的发展,为AI系统安全性研究提供重要支持。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
MotionDirector - 自定义文本到视频模型的动作生成
AI视频生成GithubMotionDirector开源项目扩散模型文本到视频运动定制
MotionDirector是一款文本到视频扩散模型定制工具,可根据视频样本学习特定动作概念并应用于视频生成。该工具支持单个或多个参考视频,能准确捕捉动作特征,实现外观和动作的同步定制。此外,MotionDirector还具备图像动画和电影镜头效果功能,为AI视频创作提供更多可能性。
LearningHumanoidWalking - 强化学习驱动的人形机器人双足行走算法
GithubMuJoCoPyTorch人形机器人双足行走开源项目强化学习
LearningHumanoidWalking开源项目探索了基于强化学习的人形机器人双足行走控制。该项目利用PPO算法训练机器人在预设足迹上行走，实现了包括上下楼梯和弯道行走在内的复杂任务。项目提供了完整的代码实现，涵盖环境设置、奖励函数和网络结构等，为相关研究提供了可复现的实验基础。通过MuJoCo物理引擎仿真，该算法在多种复杂地形中展现了良好性能。
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