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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。

motionshop - 视频角色3D化身替换应用 让创意无限
3D头像AI视频处理GithubMotionShop人物动画开源项目视频替换
MotionShop是一个开源应用程序,可将视频中的真实人物替换为3D虚拟化身。该应用可用于视频创作、虚拟现实内容制作等领域,为创作者提供新的表现形式。项目已在ModelScope上线体验demo,计划在HuggingFace推出。开发团队持续优化项目,鼓励用户体验并分享创作成果。
DiffSHEG - 基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术
3D表情和手势DiffSHEGGithub实时生成开源项目扩散模型语音驱动生成
DiffSHEG是一种基于扩散模型的实时语音驱动3D表情和手势生成技术。该方法能够生成与语音同步的全息3D表情和手势,适用于不同长度的语音输入。DiffSHEG为虚拟人物动画和人机交互领域提供了新的解决方案,有助于创建更具表现力的虚拟角色。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
MotionGPT - 构建多任务的人体动作与语言统一模型
GithubMotionGPT人体动作人机交互多模态数据开源项目模型训练
MotionGPT是一种整合人体动作和语言的统一模型,专注于两种模态间的语义耦合学习。在诸多人体动作任务中表现优异,包括文本驱动动作生成、动作标题生成及动作预测。该模型结合预训练与指令性微调,能高效处理多种动作相关任务,是动作语言模型的新代表。此外,其零拍技术使其能识别新词汇并生成相应动作,突显处理复杂场景的能力。
TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法
GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪
该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库,兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活,提供训练、测试和可视化功能,并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。
Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容
3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型
Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目,专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型,实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本,为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性,对相关技术发展具有推动作用。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
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。
humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移
GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习
Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架,专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移,并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能,用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移,并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本,便于训练和优化人形机器人的运动技能。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
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天工AI音乐

天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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