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

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现

CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目

该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。

VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制

GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机

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。

zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术

3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散

探索一种创新技术，通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建，解决了文字转图像模型中的视角歧义问题，并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布，以及详细的使用和训练指南，支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。

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。

hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术

3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉

HOLD是一种先进的计算机视觉技术，可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状，无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构，支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具，为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。

CharacterGen - 单图高效生成3D角色模型的多视角姿势校准技术

3D角色生成CharacterGenGithub单图生成多视图校准开源项目深度学习

CharacterGen是一个开源项目，专注于从单一图像生成3D角色模型。该项目采用多视角姿势校准技术，包含2D和3D两个生成阶段。CharacterGen提供完整的渲染脚本、推理代码和用户友好的WebUI界面。它支持Blender和Three.js等多种渲染选项，为动画和游戏开发简化了3D角色创建过程。项目特点包括自动权重下载、高质量3D角色生成和多样化的渲染支持。

PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术

3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目

PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目，利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现，包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源，并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。

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。

Instant-angelo - 快速实现高保真三维重建，20分钟出结果

3D重建COLMAPGithubInstant-angelo开源项目快速重建高保真

Instant-angelo项目旨在在20分钟内实现高保真的数字孪生三维重建，特别适合移动设备捕获的RGB视频。通过使用UniSDF等技术，能够逼真地重建反射物体。项目支持平滑和细节重建模式，分别适用于简单和复杂表面。提供详细的安装和数据准备指南，并支持自定义数据集。了解如何高效地完成高质量神经表面的重建，体验快速稳定的三维模型生成。

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。

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