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RoHM

基于扩散模型的稳健人体运动重建系统

RoHM是一个基于扩散模型的人体运动重建系统。它可以从含噪声和遮挡的输入数据中,在统一的全局坐标系下重建完整合理的人体运动。该系统将任务分为全局轨迹和局部运动两部分,并采用创新的条件模块捕捉二者关联。RoHM在多个标准数据集上表现优异,为人体运动重建研究提供了新的解决方案。

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。
Motion-X - 丰富表现力的3D全身人体动作数据集
GithubMotion-XSMPL-X人体动作数据集多模态开源项目表情动作
Motion-X是一个大规模的3D全身人体动作数据集,包含15.6M个全身姿势和81.1K个动作片段的SMPL-X参数注释。数据集提供动作标签、文本标签及RGB视频、音频等多模态信息。Motion-X支持文本驱动的3D人体动作生成、全身网格恢复等多种任务。通过整合现有数据集并添加在线视频数据,Motion-X为人体动作研究提供了丰富的资源。
OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术
GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉
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。
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。
AiOS - 先进的全流程人体姿态与形状估计框架
AiOSGithubSMPL-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
AiOS是一个创新的人体姿态和形状估计框架,采用全新的全流程方法。该项目通过三阶段的渐进式处理,实现高精度的SMPL-X参数回归。AiOS支持多人场景分析,并能有效处理复杂遮挡情况。在AGORA和BEDLAM等多个基准数据集上,AiOS展现出卓越的性能表现。这一开源项目为计算机视觉和人机交互等领域提供了有力的研究工具。
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场,实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异,为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术
3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场
HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术,能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现,包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式:联合人体和场景、仅人体以及仅场景,适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上,HUGS展现了优异的性能,为人体动画和场景重建研究提供了新思路。
PyMAF-X - 单图像全身3D人体重建新技术
3D人体重建GithubPyMAF-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PyMAF-X是一个开源的3D人体重建项目,利用金字塔网格对齐反馈循环技术,从单幅图像或视频中重建全身3D人体模型。该方法在COCO等数据集上表现优异,适用于计算机视觉和动作捕捉等领域。项目提供预训练模型,支持图像和视频输入,便于研究和应用。
HumanBench - 推动人体感知基础模型研究进展
CVPRGithubHumanBench人体感知基础模型开源项目计算机视觉
HumanBench项目致力于开发通用人体感知基础模型,包含PATH和UniHCP两个子项目,均发表于CVPR 2023。该项目采用投影辅助预训练技术,旨在提升模型性能,为计算机视觉领域提供新的研究方向。项目代码已开源,上海人工智能实验室正在招募相关研究人员和工程师,共同推进人体感知基础模型的研究。
DigiHuman - 基于摄像头输入的3D角色全身动画生成系统
3D动画生成DigiHumanGithubUnity3D姿态估计开源项目面部动画
DigiHuman是一个开源的人工智能项目,通过摄像头输入自动生成3D角色模型的全身和面部动画。系统结合MediaPipe生成3D关键点和Unity3D渲染技术,实现了全身动作、面部表情等多种动画效果。支持多个混合形状动画、视频导出等功能,为3D虚拟角色动画制作提供了自动化解决方案。该项目支持多种3D模型类型,并优化了动画平滑度,为动画创作者和研究人员提供了创新工具和无限可能。
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