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单目图像3D人体网格模型重建技术综述

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。

ROMP - 单目实时多人体3D网格重建技术
3D人物重建BEVGithubROMPTRACE单摄像头开源项目
ROMP项目是一种用于实时单目多人体3D网格重建的工具,具备一阶段处理优势,并支持跨平台API(Linux、Windows、Mac)。用户可通过pip安装。最近的更新包括TRACE代码发布,增加了对动态摄像机背景中的5D时间回归,以及BEV的训练和评估代码发布,深入研究多人体深度关系,支持所有年龄段。ROMP还支持Python调用,BVH模型导出,并通过Blender插件实现角色驱动。详细信息请参考项目的论文、数据集及相关演示视频。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集
GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉
MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集,包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像,附带丰富标注,如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持,适用于多种应用场景。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
awesome-6d-object - 6D物体姿态估计与重建资源汇总
3D重建CVPRGithub开源项目深度学习物体姿态估计计算机视觉
这个项目整理了6D物体姿态估计、单视图3D物体重建和3D手-物体姿态估计领域的重要资源。内容包括arXiv论文、期刊会议论文、学位论文、数据集、研讨会和挑战赛信息。资源按年份和会议分类,涵盖2014年至今的研究进展,为相关研究人员提供了全面的参考。
RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉
GithubIMU传感器RobustCap人体动作捕捉单目图像实时系统开源项目
RobustCap是一个开源项目,提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建,适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南,便于研究人员复现和拓展。
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。
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。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
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