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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。

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论文

介绍相关项目

gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建

3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建

这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。

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。

deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型

GithubHRNet人体姿态估计关键点检测开源项目深度学习高分辨率表示

deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。

EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件，提高具身AI的理解能力

3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习

EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准，用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现，适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试，了解详细信息和应用案例。

splatter-image - 基于单一图像的快速3D重建技术适用于多种物体

3D重建GithubSplatter Image图像处理开源项目深度学习计算机视觉

splatter-image是一个3D重建开源项目，能从单一图像快速生成物体的3D模型。它兼容Objaverse、ShapeNet和CO3D等多个数据集，并提供在线演示。项目使用高斯点云渲染技术，在多类别ShapeNet数据集上表现出色。安装过程简单，支持多GPU训练，无需预处理相机姿态数据。

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。

RSN - 高效聚合特征实现精确人体姿态估计

COCO数据集GithubRSN关键点检测姿态估计开源项目计算机视觉

RSN项目提出Residual Steps Network姿态估计方法,通过聚合同一空间尺度特征获得精细局部表示,实现精确关键点定位。项目引入Pose Refine Machine注意力机制进一步优化关键点位置。RSN在COCO和MPII基准测试中取得领先结果,并在2019年COCO关键点挑战赛中获得第一名和最佳论文奖。该方法在多人姿态估计任务中展现出优异性能。

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。

vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建

3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理

Vid2Avatar是一个开源项目，采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督，通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明，适用于复杂场景的人物建模。

BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建

3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场

BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法，能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术，适用于各种刚体物体，包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化，BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中，准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。

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