GLAMR

动态相机下,遮挡也能精准重建3D人体

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 39 🐛 待处理 38 👀 关注 25
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 392
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,免费使用,需自行部署。

项目预览

GLAMR 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NVlabs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用,需自行部署。
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-reconstruction,cvpr2022,digital-human,human-mesh-recovery,human-pose-estimation,pose-tracking
GitHub 星标★ 392
上线时间2022-03-23 00:00:00
代码更新2026-02-18
仓库体积202.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

GLAMR是CVPR 2022 Oral论文的官方PyTorch实现,专注于动态相机下的全局遮挡感知人体网格恢复。它解决的是在复杂动态场景中,当人体被部分遮挡或相机运动时,如何准确重建完整3D人体姿态和形状的问题。核心能力包括:利用全局运动先验和局部观测信息,在动态相机下实现遮挡鲁棒的人体网格恢复;通过轨迹估计和优化,生成时间上连贯的全身运动序列。项目提供完整的训练和推理代码,支持从单目视频中恢复人体3D网格,适用于动作捕捉、虚拟现实和体育分析等场景。

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 ★ 392

核心亮点

  • CVPR 2022 Oral,算法创新性强,全局运动先验有效应对遮挡
  • 官方PyTorch实现,代码完整,含训练和推理流程
  • 支持动态相机场景,比静态相机方法更实用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较复杂,环境配置门槛高

适用场景

  • 动态相机下的运动捕捉与3D动画制作
  • VR/AR中的人体交互与重建
  • 体育动作分析与康复训练

替代项目

VIBE、TCMR、HybrIK

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