这篇论文的标题是《RenderIH: A Large-scale Synthetic Dataset for 3D Interacting Hand Pose Estimation》,作者是Lijun Li, Linrui Tian, Xindi Zhang, Qi Wang, Bang Zhang, Mengyuan Liu, 和 Chen Chen。他们来自阿里巴巴集团、上海人工智能实验室、北
Giving a Hand to Diffusion Models: a Two-Stage Approach to Improving Conditional Human Image Generation 公和众和号:EDPJ(进 Q 交流群:922230617 或加 VX:CV_EDPJ 进 V 交流群) 目录 0. 摘要 2. 相关工作 3. 方法 B. 多任务手部生成
AR作为一项增强现实技术,带来了虚拟数字世界与现实世界的深度融合,这种虚实融合,不仅能应用于虚拟汽车展示、虚拟室内设计等视觉交互场景,更可通过动作交互控制虚拟世界场景,实现无边界的人机互动。 比如人们在拍摄短视频时,可以不接触屏幕,仅通过做出特定手势来控制特效切换;也可以在拍照时通过手势识别控制快门拍摄;还可以实现试用美甲款式、戒指试戴等。以上AR应用场景需做到精确的手部识别,这就要用到AR E