ArtEq

让AI看懂没见过的姿势，人体重建更稳更准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 4 🐛 待处理 5 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 57
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，基于MIT许可证（NOASSERTION），可自由使用和修改，无付费版本。

项目预览

ArtEq 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队HavenFeng
官网地址https://arteq.is.tue.mpg.de
GitHubhttps://github.com/HavenFeng/ArtEq
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于MIT许可证（NOASSERTION），可自由使用和修改，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-vision,deep-learning,digital-human,group-equivariance,pointcloud-registration,python
GitHub 星标★ 57
上线时间2023-10-12 00:00:00
代码更新2024-04-04
仓库体积130 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

ArtEq 是一个基于神经网络的 3D 人体姿态拟合工具，核心创新在于利用 articulated SE(3) 等变性，将训练时见过的姿态泛化到未见过的姿态。它解决的是传统神经人体拟合方法在遇到新姿态时性能骤降的问题，通过将人体关节的旋转和平移等变约束嵌入网络结构，使模型对姿态变化具有更强的鲁棒性。项目提供了完整的训练和测试代码，支持从图像或点云中重建人体 mesh，并输出姿态参数。作为 ICCV2023 论文的官方实现，它展示了在人体姿态估计和重建领域的前沿方法，适合研究人体建模、姿态泛化和等变网络的研究者使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 57

核心亮点

  • 基于SE(3)等变架构，对未见姿态泛化能力强，明显优于传统方法
  • 提供ICCV2023论文官方代码，算法细节完整，便于复现
  • 支持从图像/点云输入，输出人体mesh和姿态参数，实用性强

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖特定等变网络框架，上手门槛较高

适用场景

  • 研究人体姿态估计与重建的学术实验
  • 开发对姿态鲁棒的数字人驱动系统
  • 探索等变网络在3D视觉中的应用

替代项目

HMR、VIBE、ExPose

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