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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。

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。
VideoSwap - 通过语义点对应技术实现自定义主体替换的新型视频编辑框架
GithubVideoSwap开源项目扩散模型自定义概念视频主体替换语义点对应
VideoSwap是一种新型视频编辑框架,通过语义点对应技术实现自定义主体替换,同时保持背景不变。该方法支持用户交互,可对齐主体运动轨迹并修改形状。相比现有技术,VideoSwap在真实视频中展现出优越的主体替换效果,为视频编辑开辟新方向。
MotionGPT - 构建多任务的人体动作与语言统一模型
GithubMotionGPT人体动作人机交互多模态数据开源项目模型训练
MotionGPT是一种整合人体动作和语言的统一模型,专注于两种模态间的语义耦合学习。在诸多人体动作任务中表现优异,包括文本驱动动作生成、动作标题生成及动作预测。该模型结合预训练与指令性微调,能高效处理多种动作相关任务,是动作语言模型的新代表。此外,其零拍技术使其能识别新词汇并生成相应动作,突显处理复杂场景的能力。
Mootion - AI视觉故事创作平台
3D动画生成AI创建视频AI工具AI视频Mootion动作控制热门虚拟角色视频生成
Mootion, 一站式AI创意内容平台,解锁每个人的数字创新潜能。支持3D、视频、动画和游戏等格式的一体化创作,提供易于使用的工具,激发创意,促进作品分享与团队协作。将您的创意快速转化为高品质视觉故事。
mahalanobis_3d_multi_object_tracking - 在NuScenes Tracking Challenge中荣获冠军,提升了自主驾驶3D多目标追踪的准确率
AB3DMOTAutonomous DrivingGithubNuScenes Tracking ChallengeProbabilistic TrackingStanford University开源项目
该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法,在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比,显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码,以及详细的运行步骤,便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果,该方法在多目标追踪准确率(AMOTA)上表现出色,特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。
PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展
3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉
PointLLM是一个创新的多模态大语言模型,可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观,而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集,并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力,研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准,并使用三种评估方法进行测试。
PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术,结合多模态生成模型
3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移
这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法,采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换,能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整,从而提高面部结构呈现的质量。
FollowYourPose - 基于姿态和文本的自动视频生成技术
AAAI 2024AI生成Follow-Your-PoseGithub姿态控制开源项目文本生成视频
FollowYourPose项目提出了一种新方法,可以通过姿态和文本生成视频。该方法采用两阶段训练方案,利用易获取的数据集和预训练的文本到图像模型,生成可编辑且姿态可控的角色视频。第一阶段通过关键点图像对进行文本到图像的生成,第二阶段利用姿态自由视频数据集微调网络,成功生成连续的姿态可控角色视频,同时保留预训练模型的编辑和概念组合能力。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
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