更新时间：2024/01/18   English Version (英文)

项目

3D人脸重建

单张照片3D人脸重建。

我用这种技术模拟了我外婆的人像。

猎壶者

提出了一种跨相机多目标冰壶跟踪系统，称为CurlingHunter，可实际应用于实际冰壶比赛(由于冰壶比赛的规定，冰壶上不能添加任何辅助设备，因此只能采用机器视觉等非接触式测量方法),CurlingHunter 解决了这些问题：

1. 在遮挡较多的超大空间环境下，通过远视距离（>20m）准确捕捉相对较小的冰壶；
2. 大场景图像畸变校正；
3. 遮挡问题，干扰跟踪和准确度，冰壶在比赛中很容易被运动员擦冰、其他人或物体遮挡；
4. 因为冰壶具有相同的外观特征，导致多枚冰壶的跟踪和重新识别问题；

作为第一个应用于冰壶比赛的系统，CurlingHunter在2022年北京冬奥会冰壶赛和2022年北京冬残奥会冰壶赛上展现了出色的表现。尽管我们专注于冰壶运动，但我们的系统可以轻松转移到其他运动中。

人像风格化

该项目将给定的图像转换为十几种不同的风格，同时保留输入者的特征：素描、美国漫画、漫画、油画、CG风格、迪士尼风格等。

3D人脸卡通化

该项目将给定图像转换为3D版本卡通形象

Avatar 头部姿态估计

该项目估计视频中的人物头部姿态，保证avatar姿态平稳连续

Avatar 自动创建和 Blendshape 生成

Avatar自动捏脸并自动生成blendshape。请注意，对模型的拓扑没有要求

视频驱动生成的形象． 请注意，blendshape动画无任何穿模现象

语音驱动数字人

给定文本或音频，我们生成视音频同步的 2D 头像。说话时头部各部分看起来很自然，没有任何奇怪的嘴、牙齿和鼻子的动作. 同时, 我作为核心研发, 独立完成了 (a) 户外数字人 (b) 视频翻译(HeyGen竞品) (c) 动态局部片段视频融合等 (d) 端侧小模型

我们使用了这项技术还原了商汤科技创始人汤晓鸥的脱口秀表演 完整视频链接

VIMI: 可控人物视频生成

给定参考图,参考动作视频, 生成参考图的动画视频

深度相机人体深度补全

一种基于人体深度补全的AR特效

三维视觉及机器人技术

这个项目是关于物体六自由度估计和机器人操作的。这个项目已经过去太久了，所以我只选择了一些残存的图片。

1. 关于点分割和物体姿态估计的一些东西。

1. 关于机器人技术和运动规划的一些内容

更新时间：2024/01/18   English Version (英文)