AI绘画专栏之statble diffusion SDXL 1.0 更加精细的OpenPose DW Openpose
【摘要】 更为精细的DW openposeOpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。全身（身体、脚部、面部和手部）2D 姿势估计 测试 OpenPose：（左）悉尼视频中的 Crazy Uptown Funk 快闪族。（中和右）作者吉内斯·伊达尔戈（Ginés Hidalgo）和托马斯·西蒙（Tomas Simon）测试面部和手...
更为精细的DW openpose
测试 OpenPose：（左）悉尼视频中的 Crazy Uptown Funk 快闪族。（中和右）作者吉内斯·伊达尔戈（Ginés Hidalgo）和托马斯·西蒙（Tomas Simon）测试面部和手部
我们展示了 3 个可用的姿态估计库（相同的硬件和条件）之间的推理时间比较：OpenPose、Alpha-Pose（快速 Pytorch 版本）和 Mask R-CNN。OpenPose 的运行时间是恒定的，而 Alpha-Pose 和 Mask R-CNN 的运行时间随人数线性增长。更多细节在这里。
主要功能：
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2D实时多人关键点检测：
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15、18 或 25 个关键点身体/脚部关键点估计，包括 6 个脚部关键点。运行时与检测到的人数不变。
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来自多个单个视图的 3D 三角测量。
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处理Flir热像仪的同步。
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兼容 Flir/Point Grey 相机。
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校准工具箱：估计畸变、固有和外在相机参数。
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单人跟踪，可进一步加速或视觉平滑。
输入：图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头，并支持添加您自己的自定义输入源（例如，深度摄像头）。
输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG、JPG、AVI等），关键点保存（JSON、XML、YML等），KEY点作为数组类，并支持添加自己的自定义输出代码（例如，一些花哨的UI）。
操作系统： Ubuntu （20， 18， 16， 14）， Windows （10， 8）， Mac OSX， Nvidia TX2.
硬件兼容性：CUDA （Nvidia GPU）、OpenCL （AMD GPU） 和非 GPU（仅限 CPU）版本。
替代使用方法：
模型对比
DWPose for CN
对比 openPose
安装
目前还没有直接在Contronet中直接使用的案例，虽然他是基于CN的
体验网址
DWPose cloab体验地址https://colab.research.google.com/github/camenduru/DWPose-colab/blob/main/DWPose_colab.ipynbhttps://colab.research.google.com/github/camenduru/ControlNet-v1-1-nightly-colab/blob/main/ControlNet-v1-1-nightly-dw-openpose.ipynb
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