🐼 stable diffusion目前最强骨骼识别项目DWpose 精准识别面部&手部骨骼 识别速度和准确率大大超越openpose 帮助修复AI手脚崩坏 DWpose模型最全测评 官方开发团队解读
TLDR本期视频介绍了一个名为DWpose的新型骨骼识别项目，该项目采用两阶段蒸馏法，显著提升了识别速度和准确率，尤其在面部和手部骨骼识别方面超越了Openpose。DWpose在多人识别场景中表现出色，但在某些情况下，如头部补全或在被遮挡的肢体识别上，仍有改进空间。视频还展示了DWpose在AI绘图中的实际应用，以及其在监控识别和体育赛事动作捕捉等其他领域的潜在应用。尽管DWpose在手部识别上表现出色，但要生成完美的手部图像，还需要结合其他技术手段。视频最后强调了DWpose项目的多场景应用潜力，并感谢了DWpose团队的曾爱玲老师对视频内容的审校和反馈。
Takeaways
- 🐼 DWpose是一个新出的骨骼识别项目，它在面部和手部骨骼的识别上超越了Openpose。
- 📄 DWpose采用两阶段蒸馏法，提高了识别的精准度。
- 🚀 DWpose在识别速度、识别精度以及多人识别成功率上明显优于Openpose。
- 🔍 DWpose可以在SDweb UI中无需安装任何插件直接使用。
- 📷 在多人场景中，DWpose的识别速度和准确率表现优秀。
- 👤 DWpose在处理速度上通常快于Openpose，但在某些情况下，如侧面多人场景，Openpose的识别人数更多。
- 🤲 DWpose在手部骨骼识别上表现出色，但生成的图像可能需要进一步的调整以适应AI绘图。
- 👍 DWpose在多人运动场景中的识别准确率非常高，优于Openpose。
- 👐 DWpose能够识别出更多的手指细节，但Openpose在某些情况下可能无法识别手部骨骼。
- 🎨 DWpose的骨骼识别精准度虽然高，但AI绘图中的手部问题需要结合其他技术才能得到完美解决。
- 🌟 DWpose除了在AI绘图中有应用，还可以用于监控识别、体育赛事动作捕捉等多种场景。
- 🔧 DWpose项目仍在不断改进中，与controlnet的融合度问题和识别率问题正在被解决。
Q & A
DWpose项目的主要特点是什么？
-DWpose项目的主要特点包括两阶段蒸馏法，用于更精准地识别图片或视频中人物的姿势。相较于传统的Openpose识别，DWpose在识别速度、识别精度以及多人识别的成功率上具有明显优势。
DWpose在多人识别场景中的表现如何？
-在多人识别场景中，DWpose的表现相当优秀。它不仅能够快速识别出多人的姿态，还能在复杂场景中保持较高的识别准确率，尤其是在运动场景或多人遮挡的情况下。
DWpose和Openpose在识别速度上的差异有多大？
-DWpose在处理速度上要快于Openpose，例如在测试中，DWpose处理一张3人正面照的时间大约是2.6秒，大概是Openpose处理速度的1/3。
DWpose在AI绘图中手部识别的效果如何？
-DWpose在AI绘图中对手部的识别非常精准，能够识别出五指的位置，并且识别速度很快。但是，它并不完美，有时候可能会识别出多余的手指或者缺失胳膊部分的骨骼。
DWpose项目除了AI绘图，还有哪些应用场景？
-DWpose的应用场景不仅限于AI绘图，还包括监控识别、体育赛事动作捕捉等。例如，它可以用于案件发生的瞬间判定责任、帮助裁判判定是否犯规，或者为特技演员提供特技动作的数据记录和参考。
DWpose的两阶段蒸馏法具体是如何工作的？
-DWpose的两阶段蒸馏法是一种训练模型的方法，具体细节在视频中没有详细说明，但可以推测它通过两个阶段的学习和提炼，提高了模型对复杂姿态的识别能力。有兴趣的观众可以阅读DWpose官方的论文以获取更深入的理解。
在安装DWpose时，对controlnet版本有什么要求？
-要在SDweb UI中使用DWpose，controlnet的版本需要在1.1.237以上。如果版本不够，可以通过检查更新并单独勾选controlnet插件的更新来升级。
DWpose在识别精度上有哪些优势？
-DWpose在识别精度上的优势主要体现在对手部和腿部骨骼的精准识别，尤其是在多人场景中，DWpose能够更准确地识别出每个人的骨骼，包括那些被部分遮挡的个体。
DWpose在AI绘图中对于手部绘制问题能否提供完美的解决方案？
-虽然DWpose在手部骨骼的识别上非常精准，但它并不能完全解决AI绘图中的手部绘制问题。因为手部骨骼的精准识别只能解决手部零件的位置问题，并不能解决手指的粗细和长度等细节问题。
DWpose项目在实际应用中还存在哪些挑战？
-DWpose项目在实际应用中可能面临的挑战包括与controlnet的融合度问题，以及在某些特定场景下可能会出现的识别错误，如头部补全错误或少识别人物等。这些问题需要通过不断的模型优化和参数调整来解决。
DWpose项目的未来发展方向是什么？
-DWpose项目的未来发展方向可能包括进一步优化模型以提高识别准确率，扩展应用场景，以及与更多的AI绘图工具和系统进行更深层次的集成和优化。
如何获取DWpose项目的更多信息和资源？
-可以通过访问DWpose项目的github页面来获取更多信息和资源，视频描述中提供了该页面的链接。此外，阅读DWpose官方的论文也是了解项目细节的好方法。
Outlines
💻 Introduction to DWpose Project
This paragraph introduces the DWpose project, focusing on its recent development and comparison with Openpose. It explains DWpose's two-stage distillation method for accurate pose recognition and highlights its advantages over Openpose in terms of speed, accuracy, and multi-person recognition. Additionally, it acknowledges the guidance received from a member of the DWpose team and prepares to demonstrate how to install DWpose in SDweb UI.
🛠 Installation and Comparison of DWpose in SDweb UI
In this section, the process of installing DWpose in SDweb UI is explained. It emphasizes that no additional plugins need to be installed, as DWpose can be accessed through the controlnet version. The paragraph then proceeds to compare DWpose's full-body preprocessor with Openpose's preprocessor, focusing on their performance in recognizing poses and discussing the parameters for testing resolution. The comparison results are detailed, highlighting DWpose's superior accuracy and speed.
👀 Performance Comparison in Different Scenarios
Here, the performance of DWpose and Openpose is evaluated in various scenarios, including multi-person and side-view images. DWpose demonstrates better accuracy and speed in simple scenes, but Openpose performs better in complex scenes, such as side-view multi-person images. The paragraph also discusses the challenges and limitations of DWpose in certain scenarios, while acknowledging its overall superiority in limb recognition.
📊 Evaluation of DWpose's Accuracy and Speed
This section provides a personal perspective on DWpose's application and its implications in different scenarios beyond AI drawing. It acknowledges DWpose's strengths in accuracy and speed while cautioning against overestimating its capabilities, especially in complex drawing scenarios. The paragraph also highlights DWpose's potential applications in surveillance, sports analysis, and action capture.
🔍 Feedback and Acknowledgments
The final paragraph reflects on the author's interactions with the DWpose team and their rigorous approach to testing and feedback. It addresses specific issues raised by Dr. 曾爱玲 regarding image orientation and recognition errors. Additionally, the paragraph expresses appreciation for the assistance provided by Dr. 曾爱玲 and underscores the importance of collaboration and meticulous evaluation in advancing projects like DWpose.
Mindmap
Keywords
💡DWpose
💡Openpose
💡两阶段蒸馏
💡预处理器
💡controlnet
💡预处理分辨率
💡骨骼识别
💡AI绘图
💡模型更新
Highlights
DWpose是一个新出的骨骼识别项目，采用两阶段蒸馏法来精准识别人物姿势。
DWpose相较于Openpose，在识别速度、精度和多人识别成功率上有明显优势。
DWpose项目可以在SDweb UI中直接使用，无需安装任何插件。
DWpose的预处理器可以检测全身，包括面部和手脚。
DWpose在多人场景识别中表现出色，尤其在运动场景中识别准确率高。
DWpose在手部识别上非常精准，但生成的六指骨骼图在AI绘图中可能导致效果不佳。
DWpose的识别精准度和速度确实强，但并不能完美解决AI绘图中的手部问题。
DWpose除了AI绘图，还可以应用于监控识别、体育赛事动作捕捉等场景。
DWpose的模型在不断改善，识别率问题和与controlnet的融合度问题正在解决中。
DWpose的算法补全骨骼设定在监控场景下合理，但可能不适合AI绘图场景。
DWpose项目由曾爱玲老师所在的团队开发，对项目和学术持有严谨态度。
DWpose的识别速度大约是Openpose的1/3，处理速度非常快。
DWpose在正面多人场景中骨骼图的完整度优于Openpose。
DWpose在侧面多人场景中虽然速度快，但识别人数少于Openpose。
DWpose在背面多人识别中对手部和胳膊部位的骨骼做了精准识别。
DWpose在AI绘图中应用时，需要结合其他技术如embedding和线稿来控制手部细节。
DWpose在测试中展现了对足球比赛中人物和观众的高识别率。
DWpose在单手识别中展现了对手指的精准识别，尽管结果中出现了六指。
DWpose在双手识别中表现出色，尤其是五指位置的精准识别。