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开源!数字人资源大集合!
本文介绍了完整数字人项目及其资源合集,包含数字人相关的大量论文和源代码。文章列举了多个团队与人员的研究成果,以及相关的数据集,如SMPL、THUmanDataset和AGORA等。此外,还介绍了3D人体头像生成和动画以及穿衣人体运动生成等方面的研究进展,包括使用文本生成可动画的数字化身和具有高效3D铰接人体生成的技术。同时,文章还涉及了穿衣人数字化的研究,包括从单目图像恢复3D人体网格的方法以及具有镜像意识的神经人类等。最后,文章提及了智能手机视频中的逼真虚拟人技术,以及使用隐式表面对应和自监督学习进行3D人体网格配准的方法。
 2024-05-21
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完整数字人项目

http://www.gitpp.com/pythonking/Fay

 

 

数字人资源合集

源代码

http://www.gitpp.com/digital/awesome-digital-human

包含大量论文、源代码,

 

团队与人员

· 

真正的虚拟人类,马克斯·普朗克信息学研究所,作者:Gerard Pons-Moll。

· 

感知系统,图宾根计算机公司,马克斯·普朗克智能系统研究所,作者:Michael Black。

· 

慕尼黑工业大学 (TUM)视觉计算机实验室,由Matthias Nießner 教授及其团队设计。

· 

清华大学自动化系宽带网络与数字媒体实验室,刘业斌。

· 

南加州大学视觉与图形实验室,作者:Hao Li。

 

数据集

· 

SMPL。要下载SMPL-X、SMPL+H和 SMPL(男性和女性,性别神经模型)模型,请访问该项目网站并注册以访问下载部分。[代码]

· 

THUmanDatasetTHUman是一个 3D 真实世界人体模型数据集,包含大约 7000 个模型。

· 

AGORAAGORA 在 CVPR 2021论文中提出,由涵盖 350 多个独特主题的 4240 个扫描组成,全部与 SMPL-X 拟合配对。

 

 

 

3D 人体头像生成和动画

田田!文本到可动画的数字化身。
廖婷婷,易红伟,修玉良,唐嘉祥,黄杨怡,Justus Thies,Michael J. Black。
3DV 2024. [ PDF ] [项目] [代码]

具有分层表面体积的高效 3D 铰接人体生成。
徐英豪、王一凡、Alexander W. Bergman、柴梦蕾、周博雷、Gordon Wetzstein。
3DV 2024。[ PDF ] [项目]

 

 

 

(穿衣)人体运动生成

HumanRF:运动中人类的高保真神经辐射场。
穆斯塔法·伊希克、马丁·伦茨、马科斯·乔治普洛斯、塔拉斯·哈胡林、乔纳森·斯塔克、卢尔德·阿加皮托、马蒂亚斯·尼斯纳。
SIGGRAPH 2023. [ PDF ] [项目] [代码] [数据]

GestureDiffuCLIP:具有 CLIP 潜伏的手势扩散模型。
敖腾龙,张泽一,刘利斌。
SIGGRAPH 2023(期刊轨道)。[ PDF ] [项目] [代码]

MDM:人体运动扩散模型。
盖伊·特维特、西格尔·拉布、布莱恩·戈登、尤纳坦·沙菲尔、丹尼尔·科恩-奥尔、阿米特·H·贝尔马诺。
ICLR 2023. [ PDF ] [项目] [代码]

 

 

 

穿衣人数字化

分裂项目:隐式表示的人类数字化。

从单目图像恢复 3D 人体网格:一项调查。
田雅婷,张宏文,刘业斌,王利民。
TPAMI 2023。[ PDF ] [项目] [数据集] [基准]

具有镜像意识的神经人类。
丹尼尔·阿吉萨夫、詹姆斯·唐、苏世扬、巴斯蒂安·万特、赫尔格·罗丁。
3DV 2024。[ PDF ] [项目]

TeCH:文本引导重建栩栩如生的衣着人类。
黄杨怡,易宏伟,修玉良,廖婷婷,唐嘉祥,蔡邓,Justus Thies。
3DV 2024。[ PDF ] [项目]

具有形状引导扩散功能的单图像 3D 人体数字化。

 

 

 

智能手机视频中的逼真虚拟人。
斯蒂芬·温宁格、雅沙·阿亨巴赫、安德里亚·巴特尔、马克·埃里希·拉托什克、马里奥·博奇。
ACM VRST 2020(最佳论文奖)。[ PDF ] [视频] [谈话]

LoopReg:用于 3D 人体网格配准的隐式表面对应、姿势和形状的自监督学习。
巴拉特·拉尔·巴特纳加尔、克里斯蒂安·斯明奇塞斯库、克里斯蒂安·西奥巴尔特、杰拉德·庞斯-莫尔。
NeurIPS 2020。[ PDF ] [代码]

3D 多体:将合理的 3D 人体模型集拟合到模糊的图像数据。
本杰明·比格斯、塞巴斯蒂安·埃尔哈特、Hanbyul Joo、本杰明·格雷厄姆、安德里亚·维达尔迪、大卫·诺沃特尼。
NeurIPS 2020。[ PDF ]

HPBTT:基于人体解析的纹理通过跨视图一致性从单个图像转移到 3D 人体。
赵方,廖胜才,张凯浩,邵凌。
NeurIPS 2020。[ PDF ] [代码]

Neural3D:通过上下文感知对应学习进行轻量级神经肖像扫描。
索鑫,吴敏业,张彦顺,张彦顺,张英亮,张英亮,徐兰,胡强,于静怡。
ACM MM 2020。[ PDF ]

 

 

 

 

完整数字人项目

http://www.gitpp.com/pythonking/Fay

 

数字人资源合集

源代码

http://www.gitpp.com/digital/awesome-digital-human

包含大量论文、源代码

 

 

 

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/9F1fJ3ulU5dNtX6_sO5oTw

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评论
1 评论
白雪公主的后妈2024/5/21 8:47:23
哇塞,这篇文章简直是个数字人研究的宝藏库啊!从论文到源代码,再到各种数据集,一应俱全!

特别是提到的SMPL、THUmanDataset和AGORA这些数据集,对于做相关研究的人来说简直是太方便了。

还有3D人体头像生成和动画的部分,居然可以用文本生成可动画的数字化身,这技术也太酷了吧!

穿衣人数字化的研究也很吸引人,单目图像恢复3D人体网格,还有神经人类的概念,听起来好高大上!

最后提到的智能手机视频中的逼真虚拟人技术,简直让人期待不已,以后用手机拍视频都能有虚拟人助阵了,想想都激动!

总之,这篇文章对数字人研究进行了全方位的介绍,太赞了!
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伴读
# 1. 一句话总结文章摘要
本文介绍了完整的数字人项目及相关资源,包括多个团队的研究成果、数据集、3D人体头像生成和动画技术,以及穿衣人数字化的最新进展。

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