dw openpose姿势控制模型,吊打传统的姿势控制模型 #ai #aigc #ai绘图 #文生图 - 有趣的80后程序员于20230831发布在抖音,已经收获了39.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
四:model初始化:加载模型 和预训练模型 五:训练开始(包括训练和验证) 损失 效果演示: 视频效果 完整代码+UI界面 一:前言 OpenPose是一个基于深度学习的人体姿势估计库,它可以从图像或视频中准确地检测和估计人体的关键点和姿势信息。OpenPose的目标是将人体姿势估计变成一个实时、多人、准确的任务。它的原理部分已经...
你可以使用OpenPose提供的脚本来计算模型的准确率、召回率和F1分数等指标。 部署模型:将训练好的模型部署到实际应用中,例如在智能手机或者无人机上实时检测人体姿态。你可以使用OpenPose提供的API来实现这一目标。 总之,在Ubuntu上训练和调优OpenPose模型涉及到收集数据、编译OpenPose、训练模型、调优超参数、评估性能和部署...
一. ControlNet模型Openpose介绍 OpenPose是一种用于检测人物骨骼肢体动作的技术,可以检测出人体关键点,比如头部、肩膀、手的位置等。它非常适用于模仿人体姿势,而不需要模仿服装、发型和背景等其他细节。 ControlNet 目前集成了 Openpose 预处理器和模型。 二. Openpose预处理器模型 OpenPose的预处理器模型有以下几类: ...
编译OpenPose: 进入OpenPose源码目录,创建一个名为build的文件夹,并进入该文件夹。 运行cmake ..命令,然后使用make -j命令进行编译(其中j是CPU核心数)。 下载OpenPose模型 进入模型目录: 在OpenPose源码目录下,进入models文件夹。 下载模型文件: 使用./getmodels.sh脚本来下载所需的模型文件。OpenPose提供了多种...
由于“图生图”页面中导入的图片不是写实风格的素材,底层模型可能无法理解我的需求,它只能再次绘制出一种介乎二次元和真实人物过渡状态的画风。因此,以图生图的模型来重构真实人物风格的所有细节,以我目前的理解程度是做不到的。 图1 比如xxmix9realistic_v40模型,在“图生图”模式下仍然能输出指示比例身高的人物。
OpenNLP 中文模型库 openpose模型介绍 1、OpenPose OpenPose(OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields)首次提出一种自下而上描述关联分数的方法:Part Affinity Fields(PAF),PAF是一组对位置和肢体方向进行编码的2D矢量场,这些自下而上的检测和关联表示能够很好地编码全局上下文,...
本期要为大家带来介绍的是Openpose模型,OpenPose模型是一个可以检测人物姿态/动作的模型,在ControlNet中OpenPose可以算是最常用的模型之一,通过Openpose我们可以很好的控制出图人物的动作、姿态等,特别是当我们想要生成一些动作幅度比较大的姿态时,仅仅通过关键词是很难达到预期效果的,但是通过OpenPose可以很轻松地实现。
OpenPose模型训练方法包括以下步骤: 1.数据准备:收集包含人体运动的图像或视频数据集。 2.网络架构:使用卷积神经网络(CNN)构建OpenPose模型。该模型通常由两个主要部分组成:人体关键点检测网络和人体姿势估计网络。 3.训练模型:使用数据集对OpenPose模型进行训练。训练过程中,模型会学习如何从输入图像中提取人体关键点和姿...
计算机深度学习ai人工智能机器学习计算机视觉OpenCVKNN图像识别聚类姿势识别openpose模型关键点检测热点图像亲和力场2d匹配身体部位识别动态识别模型结构 接下来播放: 自动连播 Python+OpenCV图像处理:图像的读入、显示和保存 本课程深入讲解了使用OpenCV与Python进行图像处理的三大核心操作:如何读取图像、显示图像和保存图 图像。