Poz Tahmini Modelleri
Poz Tahmini için AI modellerini alfabetik sırada inceleyin
DWPose
DWPose'u poz ön işleyicisi olarak değerlendirin: karakter referansı akışını yargılamadan algılama, nokta eşleme, çizilmiş poz haritası ve sonraki üretimi ayırın.
OpenPose
OpenPose, Carnegie Mellon Üniversitesi'nde geliştirilen ve görüntüler ile videolarda birden fazla kişinin vücut, yüz, el ve ayak anahtar noktalarını eşzamanlı olarak algılayan öncü gerçek zamanlı çoklu kişi poz tahmin sistemidir. Gerçek zamanlı çoklu kişi poz algılaması gerçekleştiren ilk açık kaynak sistem olarak OpenPose, bilgisayarlı görü araştırma ve yaratıcı AI uygulamalarında temel bir araç haline gelmiştir. Yaklaşık 25 milyon parametreli CNN (Evrişimli Sinir Ağı) mimarisi üzerine inşa edilen model, kalabalık sahnelerde algılanan vücut parçalarını doğru bireylerle ilişkilendirmek için Part Affinity Fields (PAF'ler) kullanır ve insanlar örtüştüğünde veya birbirini kısmen kapattığında bile doğru poz tahmini sağlar. OpenPose, kişi başına 25 noktalı tam vücut iskeleti, her el için 21 nokta ve 70 noktalı yüz olmak üzere 135'e kadar anahtar nokta algılayarak detaylı hareket analizi için kapsamlı poz bilgisi sunar. Sistem hem görüntüleri hem de video akışlarını işleyerek modern GPU'larda etkileşimli uygulamalar için uygun gerçek zamanlı performans sağlar. OpenPose, özellikle Stable Diffusion ve FLUX tabanlı üretim boru hatlarında ControlNet koşullandırma için standart poz çıkarma yöntemi olarak AI görüntü üretim iş akışlarına kapsamlı şekilde entegre edilmiştir. Özel ticari olmayan lisans altında yayınlanan kaynak kodu GitHub'da mevcuttur ve bilgisayarlı görü depoları arasında en yüksek yıldız sayılarından birine ulaşmıştır. Temel uygulamalar arasında animasyon ve oyun için hareket yakalama, fitness ve rehabilitasyon takibi, spor biyomekaniği analizi, işaret dili tanıma ve AI görüntü üretim araçları için poz koşullandırma sağlama yer alır.