tram

从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作

TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统，专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术，能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建，为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。

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介绍相关项目

VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制

GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机

VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用，可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪，无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件，可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置，包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能，适用于多种VR设备。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉

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。

RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉

GithubIMU传感器RobustCap人体动作捕捉单目图像实时系统开源项目

RobustCap是一个开源项目，提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建，适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南，便于研究人员复现和拓展。

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。

GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术

GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅

GauHuman是一种新型3D人体重建技术，利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟)，渲染实时(最高189 FPS)，适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程，在3D人体重建和渲染领域表现出色，为相关研究开辟新途径。

openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点

CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目

OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。

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。

Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态

GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉

本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。

OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术

GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉

OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目，实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导，该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具，支持HumanML3D等数据集，为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现

CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目

该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。

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