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VirtualMotionCapture

VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制

VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用,可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪,无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件,可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置,包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能,适用于多种VR设备。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术
4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉
Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法,可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术,实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程,涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集,为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。
PhoneVR - 让手机秒变SteamVR头显的开源软件
ALVRAndroidGithubPhoneVRSteamVRVR开源项目
PhoneVR是一款开源软件,可将智能手机变为VR头显设备来体验SteamVR应用。它通过ALVR或PVRServer实现PC与手机间的低延迟视频传输,支持包括USB共享网络和移动热点在内的多种连接方式。作为同类商业软件的免费替代,PhoneVR让用户能够便捷地享受PC VR游戏体验。
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。
StereoKit - 为HoloLens和VR应用开发提供简易强大的开源混合现实库
GithubHoloLensOpenXRStereoKitVR应用开源项目混合现实
StereoKit作为开源混合现实库,主要用于HoloLens和VR应用开发。它基于C#和OpenXR技术,提供简洁API和强大功能,包括手势和眼动追踪输入、UI交互、多种3D模型和纹理格式支持、灵活着色器系统以及高性能渲染。该库还配备平面屏幕MR模拟器,方便调试,并支持快速构建部署应用。
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法
3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术,实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本,支持多种2D关节估计器,并提供Docker配置便于测试。
AR-VR-Guide - AR/VR开发全面指南 从基础到高级应用
AR/VRGithubUnity增强现实开发工具开源项目虚拟现实
本指南全面介绍AR/VR开发,涵盖基础知识、开发资源、工具框架及硬件设备。详细探讨Unreal Engine、Unity等主流引擎,以及HoloLens、Oculus Quest等热门头显。同时涉及计算机视觉、摄影测量等相关技术,为AR/VR开发者提供系统学习参考。内容包括应用示例、常用库和开发工具,旨在提升AR/VR开发效率。
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。
aframe-super-hands-component - A-Frame VR交互组件 支持多种输入方式
A-FrameGithubVR交互WebVR开源项目手势控制组件系统
aframe-super-hands-component是一个A-Frame框架的VR交互组件,支持控制器、触摸和鼠标输入。它可实现悬停、抓取、拉伸等自然交互,适用于桌面、移动端、Cardboard等多种VR设备。该组件提供高级API,简化了VR交互开发,无需直接处理按钮事件和碰撞检测。支持多种输入方式,实现了自然直观的VR交互。它适用范围广泛,包括各类VR头显设备。通过提供高级API,大大简化了VR交互的开发流程,使开发者能够专注于交互逻辑而非底层实现细节。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架,通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导,有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具,推动了可控视频生成技术的发展。
HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用,旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程,为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据,并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点,有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画,为该领域的进步贡献力量。
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