MANO is learned from around 1000 high-resolution 3D scans of hands of 31 subjects in a wide variety of hand poses. The model is realistic, low-dimensional, captures non-rigid shape changes with pose, is compatible with standard graphics packages, and can fit any human hand.

2021年4月9日 · Mano 机器模拟器是基于Python编程语言实现的一个软件工具，它旨在帮助用户理解计算机系统架构的基础知识。这个模拟器是根据M. Morris Mano在《计算机系统架构》（第3版）一书中所描述的基本计算机模型进行构建的。

MANO is a differentiable hand model that can map hand pose parameters (joint angles and root location) and shape parameters into a 3D hand mesh. The model is very realistic, has low-dimensions, and can fit any human hand.

manotorch is a differentiable PyTorch layer that deterministically maps from pose and shape parameters to hand joints and vertices. It can be integrated into any architecture as a differentiable layer to predict hand mesh. manotorch is compatible with Yana's manopth package and Omid's MANO package, allowing for interchangeability between them.

2022年1月7日 · To cope with low-resolution, occlusion, and noise, we develop a new model called MANO (hand Model with Articulated and Non-rigid defOrmations). MANO is learned from around 1000 high-resolution 3D scans of hands of 31 subjects in a wide variety of hand poses.

2024年10月10日 · MANO是一个可微分的 hand model，能够将手部姿态参数（关节角度和根位置）和形状参数映射到一个3D手部网格。 该模型非常逼真，维度低，适用于任何人类手部。

这篇论文使用的手部模型为mano ，它类似于人体模型 smpl ，如果了解过smpl对于mano应该很容易理解。 MANO可以表示为函数 M(\beta,\theta) ，shape参数 \beta 和pose参数 \theta 分别控制手部的形状和姿态：

2024年12月3日 · MANO（Metric-Affine Hand Model）是一个用于手部姿态估计的三维参数化模型，它能够模拟手部的形状和运动。 MANO 模型是由德国马克斯·普朗克研究所（Max Planck Institute）开发的，旨在提供一个逼真的、低维度的、并且能够捕捉到手部非刚性变化的模型。

2024年12月10日 · 本文的目的在于为大家介绍，基于MANO的手部姿态估计的流程：包括并不限于: 数据处理， MANO的推理流程 (与论文对齐)， 手的解剖学和生物学特点。 1. 什么是手部姿态估计？ 同人体姿态估计一样, 是给定一张手部特写图片，估计其姿态 (2D/3D keypoint)的位置 (通常是 21 个). 下图是一个最经典的实现 (无参数化模型):

ManoLayer is a differentiable PyTorch layer that deterministically maps from pose and shape parameters to hand joints and vertices. It can be integrated into any architecture as a differentiable layer to predict hand meshes. ManoLayer takes batched hand pose and shape vectors and outputs corresponding hand joints and vertices.