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从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法,可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术,实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程,涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集,为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

MindVideo - 大脑活动视频重建技术取得重大突破
GithubMinD-VideofMRI开源项目神经科学脑活动视频重建
MinD-Video是一种从大脑记录重建高质量视频的新型框架。该技术利用掩蔽大脑建模、多模态对比学习和增强稳定扩散模型,从fMRI数据中学习时空信息。MinD-Video可重建任意帧率的视频,在语义分类任务中准确率达85%,结构相似性指数达0.19,较先前技术提升45%。这项研究在NeurIPS 2023获得口头报告资格,为理解人类认知过程提供了新的途径。
DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架
3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成
DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动,支持灵活的拓扑变化,并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码,以及自定义数据集支持。
MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架
GithubMotionBERT人体动作表示姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架,整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现,支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能,为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。
MotionCtrl - 视频生成中的动作控制统一解决方案
AIGithubMotionCtrl动作控制开源项目腾讯视频生成
MotionCtrl是一个统一的视频生成动作控制系统,可独立调节生成视频中的相机和物体运动。该项目兼容SVD、VideoCrafter和AnimateDiff等多个视频生成模型,并提供训练代码、推理脚本和在线演示。通过MotionCtrl,研究人员和内容创作者能够更精确地控制生成视频的动作效果,从而提高视频生成的质量和灵活性。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包,支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法,并提供灵活的可视化选项,方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架,通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导,有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具,推动了可控视频生成技术的发展。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
first-order-model - First Order Motion Model:图像动画的高效解决方案
DockerFirst Order Motion ModelGithubPython图像动画开源项目数据集
First Order Motion Model项目提供了一种先进的图像动画运动模型,通过驾驶视频和源图像生成逼真的动画序列。支持包括VoxCeleb、Fashion和MGIF在内的多种数据集,提供详细的安装和使用指南。项目支持Python和Docker,确保了环境兼容性,还提供Colab和Kaggle的在线演示。此外,该项目还具备面部交换功能,适用于监督和非监督的视频编辑任务。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
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。
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