mamma

从视频直接捕捉多人3D动作,无需标记点,精度高。

MAMMA 是一个面向多人体运动捕捉的开源项目,主打无标记(markerless)且高精度的多人运动获取。它解决了传统光学动捕系统依赖昂贵标记点和专业设备、难以在自然场景中应用的痛点,利用深度学习技术直接从普通视频中估计多人的人体姿态和三维网格。项目基于 HMR(Human Mesh Recovery)框架扩展,支持多人场景下的姿态估计、三维人体重建和运动捕捉,适用于体育分析、人机交互、动画制作等需要低成本、高精度运动数据的领域。其核心能力包括多人同时追踪、无标记输入、以及输出可用于后续分析的三维运动序列。作为 CVPR 2026 的官方代码,该项目提供了完整的训练和推理流程,为研究者和开发者提供了便捷的基准实现。

开源 unknown 计算机视觉
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 806
维护状态 维护中
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类计算机视觉
开发团队cuevhv
所属国家
定价模式unknown
价格说明官网为项目主页,未明确提供在线体验或定价信息,需进一步确认。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-human-reconstruction,computer-vision,cvpr2026,deep-learning,hmr,human-pose-estimation,markerless-motion-capture,mocap,mocapmultiperson,motion-capture,multiview,pose-estimation,pytorch,smpl-x,synthetic-data
GitHub 星标★ 806
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-06 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-10
浏览次数5

使用教程

核心亮点

  • 无标记设计,省去传统动捕的复杂穿戴和标定流程,大幅降低使用门槛。
  • 支持多人同时捕捉,解决了单模型在多人场景下的遮挡和交互难题。
  • 基于 HMR 框架,输出高质量的三维人体网格,可直接用于动画和运动分析。

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚待完善。
  • 对输入视频质量(如光照、遮挡)和计算资源有一定要求,实时性可能受限。

适用场景

  • 体育训练中分析运动员动作姿态。
  • 影视动画制作中捕捉演员表演,驱动虚拟角色。
  • 人机交互或医疗康复中监测人体运动模式。

替代项目

OpenPose、VIBE、ROMP

项目介绍

mamma 是计算机视觉领域的开源项目,由 cuevhv 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(806)位列前 30%,在计算机视觉分类中处于中上游。

项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-23。官网为项目主页,未明确提供在线体验或定价信息,需进一步确认。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:体育训练中分析运动员动作姿态。同类可对比的替代方案包括 OpenPose、VIBE、ROMP。

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