HumanArt

一个数据集,让AI看懂真实与虚构世界的各种人类姿态

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 5 🐛 待处理 5 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 295
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集及代码,Apache-2.0许可,完全免费使用。

项目预览

HumanArt 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队IDEA-Research
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集及代码,Apache-2.0许可,完全免费使用。
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Apache-2.0
技术栈/模型cvpr,cvpr2023,datasets,human-pose-estimation,image-generation,multi-scenario,multi-scene,pose-estimation
GitHub 星标★ 295
上线时间2023-04-03 00:00:00
代码更新2023-10-03
仓库体积62.5 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

HumanArt 是 CVPR 2023 论文的官方实现,提供了一个连接自然与人工场景的多功能人类中心数据集。它解决了现有姿态估计和图像生成模型在非自然场景(如卡通、3D渲染、油画等)中性能下降的问题。该数据集包含大量多样化的场景和标注,覆盖真实照片、卡通、雕塑、游戏等多种风格,并支持人体姿态估计、图像生成等任务。核心能力在于提供高质量的多场景标注数据,帮助研究者训练和评估模型在跨域场景下的泛化能力。项目包含数据加载、评估工具和基线模型代码,方便复现论文结果。

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 ★ 295

核心亮点

  • 首个系统覆盖自然与人工场景的人类中心数据集,填补跨域姿态估计数据空白
  • 官方实现,包含完整评估代码和基线模型,便于复现论文结果
  • 场景多样性高,涵盖卡通、雕塑、游戏等,能有效测试模型泛化能力

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚待完善
  • 数据集规模可能有限,对于大规模训练需求可能不足

适用场景

  • 跨域人体姿态估计模型训练与评估
  • 图像生成模型在非真实场景下的效果优化
  • 多场景人类行为理解研究

替代项目

COCO、MPII Human Pose、PoseTrack

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