这是一个专为健身和物理治疗应用设计的高质量视觉数据集，包含多样化的数据样本，支持机器学习和计算机视觉研究。
DALLE-reproduction项目旨在重现OpenAI的DALLE模型，能够根据文本描述生成高质量图像，支持多种文本输入格式，并提供可扩展的模型架构和可调参数，以优化生成效果。该项目实现了多种训练和推理策略，适用于多种应用场景。
关于人类运动理解和生成研究的聚合项目，包含了大量的学术研究、数据集、以及人类运动分析和合成的相关技术和方法
MPS-Net是一个用于从单目视频中捕捉人类运动的模型，专注于时间注意的3D人体姿势和形状估计。该项目通过先进的算法，能够准确地捕捉到人类在运动中的动态变化，为动作分析和交互式应用提供了强有力的支持。
一个用于姿势捕捉和动作捕捉的在线系统，提供增强的功能和用户体验。
MoveNet是一个基于深度学习的高效姿态检测模型，能够在PyTorch环境中实时估计人体姿态，支持多种输入格式，并能在多个设备上运行，包括移动设备。
