GauHuman

基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术

GauHuman是一种新型3D人体重建技术，利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟)，渲染实时(最高189 FPS)，适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程，在3D人体重建和渲染领域表现出色，为相关研究开辟新途径。

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介绍相关项目

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。

GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成

3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉

GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法，可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像，具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程，支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成

3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像

Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统

3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。

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。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。

TriplaneGaussian - 基于Triplane和高斯散射的快速单视图3D重建技术

3D重建GithubTransformerTriplaneGaussian单视图开源项目高速重建

TriplaneGaussian是一种结合Triplane和高斯散射的3D重建技术。该方法采用混合Triplane-Gaussian 3D表示，融合显式和隐式表示优点，能在几秒内从单一视角图像生成高质量3D模型。这种技术不仅适用于合成图像，还能处理真实世界照片，展现了较强的泛化能力。TriplaneGaussian通过创新的表示方法实现了高效且通用的3D重建，为单视图3D重建领域提供了新的解决思路。

WHAM - 基于世界坐标系的高精度3D人体动作重建技术

3D人体重建GithubWHAM人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

WHAM是一种创新的3D人体动作重建技术，能在世界坐标系中精确重现人体动作。该技术基于PyTorch平台，整合了视觉变换器和SLAM技术，可从单一视频中提取精确的人体运动和姿态数据。WHAM在3DPW和EMDB等多个基准数据集上展现出卓越性能，为人体动作分析和计算机视觉研究开辟了新途径。

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