AI/MotionCapture5 SMPL SMPL은 "Skinned Multi-Person Linear"의 약자로, 실시간 3D 인체 모델링을 위한 표준화된 소프트웨어 라이브러리입니다. 이는 간단한 입력 데이터, 예를 들면 사용자의 인체 치수와 포즈 정보, 그리고 카메라 이미지 등을 기반으로 고해상도의 인체 모델을 생성할 수 있습니다. SMPL은 인체의 피부와 관련된 세부 사항까지 고려하여 자연스러운 3D 모델을 만들어내는 데 사용됩니다. 이 모델은 가상 혹은 증강 현실 응용프로그램, 의류 시뮬레이션, 인체 움직임 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 신체 치수 입력으로도 간단한 아바타를 생성할수 있다는것에 흥미롭다. https://meshcapade.com/ Meshcapade | The Digital Human Company We combi.. 2023. 12. 24. animate-anyone https://humanaigc.github.io/animate-anyone/ Animate Anyone Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation humanaigc.github.io https://humanaigc.github.io/animate-anyone/static/videos/teaser1.mp4 2023. 12. 8. MagicAnimate https://showlab.github.io/magicanimate/ MagicAnimate: Temporally Consistent Human Image Animation using Diffusion Model TL;DR: We propose MagicAnimate, a diffusion-based human image animation framework that aims at enhancing temporal consistency, preserving reference image faithfully, and improving animation fidelity. showlab.github.io https://github.com/magic-research/magic-animate GitHub - mag.. 2023. 12. 8. HRM2.0 인간 모양 및 자세의 종단 간 복구 HMR은 단일 RGB 이미지에서 인간의 전체 3D 메시를 재구성하는 엔드-투-엔드 프레임워크입니다. 대부분의 현재 방법들이 2D 또는 3D 관절 위치를 계산하는 것과 대조적으로, HMR은 모양과 3D 관절 각도에 의해 매개변수화된 더 풍부하고 유용한 메시 표현을 생성합니다. (쉽게 관절각도를 계산=>정해진 아바타의 애니메이션을 함?) 주요 목표는 키포인트의 재투영 손실을 최소화하는 것으로, 이를 통해 모델은 2D 주석만 있는 야외 이미지를 사용하여 훈련될 수 있습니다. 그러나 재투영 손실만으로는 매우 제약이 많습니다. 이 작업에서는 이 문제를 해결하기 위해 3D 인간 메시의 대형 데이터베이스를 사용하여 실제 인간 몸체 매개변수인지 아닌지를 판별하는 적대적인 훈련을 도입.. 2023. 7. 20. 이전 1 2 다음
