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AiOS

先进的全流程人体姿态与形状估计框架

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。

Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表
3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉
该项目汇总了人类头像技术领域的最新进展,包括生成、重建、编辑等方面的重要论文和开源代码。涵盖头像生成、单人重建、视图合成、网格重建、文本生成头像、头像交互、动作生成等子领域。每项成果均提供论文链接、代码仓库和项目主页,便于研究人员快速了解和应用这些前沿技术。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型
GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型,专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图,用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架,可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练,具有良好的性能。
OOTDiffusion - 先进的AI驱动虚拟试衣技术
AI模型GithubOOTDiffusion图像生成开源项目深度学习虚拟试衣
OOTDiffusion是一项基于AI的虚拟试衣技术,通过先进的扩散模型实现服装与人物模型的精确融合。该技术支持半身和全身模型,生成高质量的试穿效果图。项目开源了预训练模型和推理代码,并提供在线演示。OOTDiffusion在虚拟试衣和时尚电商领域展现出显著优势,为这些行业提供了创新的技术解决方案。
humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移
GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习
Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架,专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移,并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能,用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移,并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本,便于训练和优化人形机器人的运动技能。
control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型,专注于人体姿态控制。相比1.0版本,该模型改进了OpenPose实现,增强了手部和面部细节控制,并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像,为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成,适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。
Moore-AnimateAnyone - 开源人物动画生成和人脸重演项目
AnimateAnyoneGithub人工智能动画生成开源项目深度学习视频合成
Moore-AnimateAnyone是一个开源的人物动画生成项目,可基于单张参考图像和动作序列生成视频动画。项目还包含人脸重演功能,能精确控制源图像表情和动作。目前已开源推理代码和预训练模型,提供在线演示。未来计划加入音频驱动的人像视频生成等新功能,持续为AIGC领域贡献创新技术。
clothes-virtual-try-on - AI驱动的虚拟试衣技术革新在线服装购物体验
Cloths Virtual Try OnGithubGradio界面在线演示开源项目更新日志虚拟试衣
本开源项目开发了一种虚拟试衣解决方案,旨在改善在线服装购物体验。项目利用图像处理和生成对抗网络(GAN)技术,将服装图像融合到用户照片中,生成逼真的试穿效果。这一技术创新有助于提高顾客购买决策的准确性,同时为服装零售商提供了新的营销工具。项目目前已在GitHub上开源,并提供了Colab演示界面,方便用户体验和开发者进行二次开发。
acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法
ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册
该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法,结合了RANSAC和DSAC*算法,实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具,支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现,并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
awesome-digital-human - 数字人技术资源集锦 涵盖3D头像生成到虚拟试衣
3D头像生成3D重建Github人体动画开源项目数字人类计算机图形学
该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。
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