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单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建单目图像计算机视觉深度学习人体建模Github开源项目

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。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述
3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割
该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。
TripoSR - 高效单图3D重建开源工具
3D重建GithubTripoSR人工智能单图重建开源模型开源项目
TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型，基于大型重建模型(LRM)原理，能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上，处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色，为3D内容创作和研究提供了高效工具。
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。
awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总
Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉
该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。
HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型
GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导
HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型，用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调，增强了骨骼条件的控制能力，同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练，其中两个是新建立的。相比现有方法，HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。
HumanBench - 推动人体感知基础模型研究进展
CVPRGithubHumanBench人体感知基础模型开源项目计算机视觉
HumanBench项目致力于开发通用人体感知基础模型，包含PATH和UniHCP两个子项目，均发表于CVPR 2023。该项目采用投影辅助预训练技术，旨在提升模型性能，为计算机视觉领域提供新的研究方向。项目代码已开源，上海人工智能实验室正在招募相关研究人员和工程师，共同推进人体感知基础模型的研究。
V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测
3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图
V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发，并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集，并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码，方便研究人员进一步应用和测试。
Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成
3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉
Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。
April-Tag-VR-FullBody-Tracker - 开源AprilTag技术实现低成本VR全身动作追踪
AprilTagGithubOpenCVVR全身追踪WxWidgets开源项目
April-Tag-VR-FullBody-Tracker项目利用AprilTag标记技术实现VR全身追踪。该开源方案仅需手机和纸板即可实现免费动作捕捉。系统采用精确的AprilTag技术，配备图形界面和简化校准流程，提高了易用性。用户通过制作三个追踪器，可在VRChat等应用中实现腿部和臀部的全身追踪。这为VR爱好者提供了一种成本效益高的全身追踪解决方案。
相关项目
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