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生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第三回：実際の撮影とポーズ/構図の関係。openpose_handで指問題解決？ (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありソフトウェアエンジニアでもある西川和久氏が、画像生成AIを使ったリアルなAIグラビア作成技術を解説する連載の第三回。 今回はポーズ / 構図をテーマに、プロカメラマンとしての撮影スタイルとAI生成の共通点、現時点のAIでは難しい手指の表現を改善する技術についても説明します。(編集部) 実際の撮影と「呪文」の関係は似ている？グラビアでもポートレートでも、撮影する時は「立って」「座って」「前向き」「後ろ向き」……といったようにカメラマン側から指示を出す。 この大雑把な指示はどのカメラマンでもすることだが、顔の向きだったり腕の形だったり足の位置といった細かいことは、「指示する」カメラマンと「指示しない」カメラマンとで分かれる。これは撮影スタイルの話なので、どちらが良い悪いではない。 筆者の場合は割と大雑把で、細かい指示はせず、後の事はそのモデルに任せる＝個性だと思って
はじめに こんにちは、(株) 日立製作所 Lumada Data Science Lab. の森田です。 Lumada Data Science Lab. では、映像解析技術・映像解析ソリューションの研究開発を行っています。 この記事では、街頭にある防犯カメラの映像に適用する際に重要となる「検知サイズ」の観点で、人物骨格推定OSSの評価を行います。 0. 忙しい方へのまとめ 大型ショッピングモール、スタジアム、駅、空港などの防犯カメラは、広範囲を少ない台数で撮影したいので画角が広角になりがち 広角で撮影した画像は人物は小さく写るので、小さく写る人物の骨格を検出できることが重要 今回は骨格推定AIのOSSとして、openpifpafとtf-pose-estimationをピックアップし、最小検知可能サイズの指標で評価 openpifpafの方が最小検知可能サイズが小さいことを確認 1. 防犯
AI画像のポーズを自在にコントロール！『OPENPOSE』が結構凄かった｜abubu nounanka
こんにちは。Automatic1111のアップデートでControlNetが実装され、各種拡張機能が登場しております。その中でも被写体のポーズをコントロールできる『openpose』が注目されていますが、早速試したところ結構凄かったので取り急ぎ感想をnoteにまとめます。しばらく弄っていましたが、凄い部分と現時点ではまだダメな部分が分かった感じです。 今回のアプデでは他にも以前紹介したdepth2imgや、線画に自動着色を行うCannyなど複数の新機能が登場しています。これはimg2img登場時くらいの革新じゃないでしょーか。 ControlNetとopenposeの導入についてはこちらの記事を参考にさせていただきました↓ では生成物をご覧ください。 左、用意したベース画像。中、AIが検出した被写体のポーズ。右、生成された画像。photograph, video footage, film
【Openpose Editor】ControlNetと連携して棒人間をリアルタイム編集できる拡張機能！【Stable Diffusion】
気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
Character bones that look like Openpose for blender _ Ver_96 Depth+Canny+Landmark+MediaPipeFace+finger
Character bones that look like Openpose for blender Ver96 Depth+Canny+Landmark+MediaPipeFace+finger + customizable body mesh This time I added a box depth model for LosseControlDepth. Compared to regular Depth, it has more flexibility inside the volume. https://civitai.com/models/232042/loosecontrol-use-the-box-depth-map-to-control-the-protagonist-position Character bones that look like Openpose f
はじめに 本記事は、私が経験した画像系のハッカソンで行なった時にOpenposeを使うって議論になりながら使わなかったので、勉強したくなって勉強しました。 また今まで記事を投稿したOpenCVを用いてネコ検出器を作るで顔認識を行い、YOLOv3を使ってみたで全身認証やラベリングを勉強しました。今回は骨格検知を勉強したので記録として残そうと思います。ぜひ上記であげた記事もよければご覧になってください！(20201221-5) 参考にした記事はこちらです。【TensorFlow版】MacBookで行うOpenPose （osx Mojave対応） Openposeとは OpenPoseは人物の骨格などを、モーションキャプチャなしで簡単に表示できるツールです。 macbookユーザは内蔵カメラがあるので、リアルタイム動画描写もできます。今回は画像に骨格検知を行なってみることを試してみようと思いま
GitHub - fkunn1326/openpose-editor: Openpose Editor for AUTOMATIC1111's stable-diffusion-webui
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「OpenPoseの棒人間を作るのが面倒だ・・・」 「利用可能な姿勢推定のポーズを手っ取り早く欲しい」 このような場合には、この記事の内容が参考になります。 この記事では、OpenPoseポーズ集を取得する方法について解説しています。 本記事の内容 Civitaiにおけるポーズ集の公開zPose Fighting Styles 1zPose Heroic Styles 1ポーズの利用方法 それでは、上記に沿って解説していきます。 Civitaiにおけるポーズ集の公開 Civitai https://civitai.com/ 画像生成AIのモデルを探すとなれば、Civitaiとなりつつあります。 もちろん、Hugging Faceもよく利用されています。 でも、勢いは完全にCivitaiにあります。 Googleトレンドでは、その勢いを表しています。 Hugging Faceは、画像生成だけ
Escで終了します。 関節の座標取得 各関節には下記のような番号が割り振られています。 例えば、右肩(2)を取得したい場合はこうなります。 複数人の取得もありうるため、humansをforで回しています。 humans = e.inference(image, resize_to_default=(w > 0 and h > 0), upsample_size=args.resize_out_ratio) height,width = image.shape[0],image.shape[1] for human in humans: body_part = human.body_parts[2] x = int(body_part.x * width + 0.5) y = int(body_part.y * height + 0.5) debug_info = 'x:' + str(x)
3D Openpose Editor
みんなはまだスポーツしてる？自分のテニスフォームとプロのテニスフォームの違いを機械学習を使って自分で分析してみたい（OPENPOSE,姿勢推定) - Qiita
みんなはまだスポーツしてる？自分のテニスフォームとプロのテニスフォームの違いを機械学習を使って自分で分析してみたい（OPENPOSE,姿勢推定) 自己紹介 初めまして。社会人になっても週3でテニスを未だに楽しんでる者です。 テニス歴もソフトテニスから合わせると20年近くになります。 スポーツ全般に言えると思いますが、テニスってすごく上達が難しいです。 打ち方もストローク、ボレー、サーブ、スマッシュ・・・覚える打ち方が多いです。 そういう意味では一生上達できるのでいまだに楽しめています。 テニスは生涯スポーツなのでお勧めです。 85歳までテニスする予定なのでテニス歴70年ですっていうのが将来の夢です。 プログラミング歴も50年とかになったらどうなるんでしょうね。そっちも楽しみ。 どうやってフォームの改善していくのか？ 話がそれましたが、 同じスポーツを20年もやっているとどこに自分の改善点が
GitHub - Hzzone/pytorch-openpose: pytorch implementation of openpose including Hand and Body Pose Estimation.
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jetson nano 買ったからにはガンガン使わなくてはという謎の使命感から、僕でも知ってる超有名シリーズ「nightmare」「yolo」に続き、「Openpose」を入れてみることにしました。 セットアップ セットアップは、こっちの前半に書いてあります。 https://toramamma.blogspot.com/2019/04/jetson-nano-darknet.html インストール 基本はここを参考に、実際に打ったコマンドを書き残しておくスタンス。 https://qiita.com/myoshimi/items/cf64c91cd22c516bb49b cmakeをインストール $ sudo apt-get install qtbase5-dev build-essential gdebi libopencv-dev $ wget https://github.com/
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OpenPoseに代表される骨格推定AI、実環境で使えるのはこれだ！ - Qiita
ControlNet用のポーズを簡単に作れる「Openpose Editor」の使い方【Stable Diffusion web UI】
【Python】OpenPoseを使ってみた - Qiita
【ControlNet】OpenPoseポーズ集のダウンロード
OpenPoseを使って、かめはめ波を撃ってみた - Qiita
Jetson Nano に Openpose 入れてみる
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