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

MeMOTR - 基于长期记忆的Transformer多目标跟踪方法

GithubMeMOTRTransformer多目标跟踪开源项目计算机视觉长期记忆

MeMOTR提出了一种基于Transformer的端到端多目标跟踪方法，通过长期记忆注入和定制记忆注意力层提升目标关联性能。该方法在DanceTrack和SportsMOT等数据集上展现出优秀的跟踪效果，为复杂场景的多目标跟踪提供了新思路。项目开源了代码、预训练模型和使用说明，便于研究者复现和改进。

datmo - 2D激光雷达移动物体检测跟踪系统

GithubLIDAR开源项目数据关联机器人目标检测目标跟踪

datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类，搜索式矩形拟合算法提取L形，并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS，提供可视化功能，适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。

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。

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。

PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API

AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析

PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算，稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK，易于集成，包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台，适用于原生开发到无代码解决方案。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

HumanBench - 推动人体感知基础模型研究进展

CVPRGithubHumanBench人体感知基础模型开源项目计算机视觉

HumanBench项目致力于开发通用人体感知基础模型，包含PATH和UniHCP两个子项目，均发表于CVPR 2023。该项目采用投影辅助预训练技术，旨在提升模型性能，为计算机视觉领域提供新的研究方向。项目代码已开源，上海人工智能实验室正在招募相关研究人员和工程师，共同推进人体感知基础模型的研究。

DigiHuman - 基于摄像头输入的3D角色全身动画生成系统

3D动画生成DigiHumanGithubUnity3D姿态估计开源项目面部动画

DigiHuman是一个开源的人工智能项目，通过摄像头输入自动生成3D角色模型的全身和面部动画。系统结合MediaPipe生成3D关键点和Unity3D渲染技术，实现了全身动作、面部表情等多种动画效果。支持多个混合形状动画、视频导出等功能，为3D虚拟角色动画制作提供了自动化解决方案。该项目支持多种3D模型类型，并优化了动画平滑度，为动画创作者和研究人员提供了创新工具和无限可能。

trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库

GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习

Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库，专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档，支持用户创建和训练自定义模型，并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs，用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

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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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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