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Avatarpose
Avatarpose
目标受众包括计算机视觉领域的研究人员和开发者，尤其是在3D人体姿态估计和动作捕捉技术方面。该技术能够帮助他们更准确地捕捉和分析人体动作，适用于虚拟现实、增强现实、动画制作和运动分析等领域。
AI模型#3D姿态估计#多视角视频#动作捕捉#计算机视觉普通产品开源
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简介
AvatarPose是一种用于从稀疏多视角视频中估计多个紧密互动人的3D姿态和形状的方法。该技术通过重建每个人的个性化隐式神经化身，并将其作为先验，通过颜色和轮廓渲染损失来细化姿态，显著提高了在紧密互动中估计3D姿态的鲁棒性和精确度。
截图
产品特色
利用个性化隐式神经化身作为先验来提高姿态估计的鲁棒性和精度。
通过分层体积渲染技术从多视角视频中高效重建化身。
结合RGB和轮廓渲染损失来增强3D姿态优化。
引入碰撞损失来避免角色间穿插。
交替进行化身学习和姿态优化以获得完整准确的3D人体姿态。
在多个公共数据集上展示了最先进的性能。
使用教程
1. 准备稀疏多视角视频输入。
2. 使用AvatarPose模型对视频中的个体进行个性化化身重建。
3. 利用重建的化身作为先验，通过颜色和轮廓渲染损失进行姿态优化。
4. 引入碰撞损失来处理角色间的穿插问题。
5. 交替进行化身学习和姿态优化，直至获得满意的3D姿态估计结果。
6. 在公共数据集上验证模型性能，确保结果的准确性和鲁棒性。
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