
将smpl、smplh、smplx模型按不同身体部位以不同的颜色进行渲 …
2024年9月30日 · 根据1.1节中的信息,拿到了每一个身体部位与顶点id的对应关系,我们就可以根据身体部位的语义信息为每一个顶点指定颜色, 渲染模型需要安装以下库: 渲染具体代码如下, visualize_body_part_segmentation.py. SMPLX_NEUTRAL.npz 模型的渲染结果如下. 我们可以借鉴上述代码实现,按自己的要求为模型的不同身体部位进行着色。 smpl_vert_segmentation.json. smplx_vert_segmentation.json. 版权声明: 本文为站长原创文章,如果转载请注明原文链接! …
【万字长文2!SMPL工作详述(理论与代码)】 - 知乎专栏
2025年3月10日 · SMPL核心思想就是将通过网络回归输出的姿态参数 \theta\in\mathbb {R}^ {24\times3} 和形态参数 \beta\in^ {10\times1} 输入一个基础人体模板 (Template mesh) T\in^ {6890\times3} , 然后形成各种姿态和体型的人体姿态 \mathcal {M} (\theta,\beta)\in\mathbb {R}^ {6890\times3} 。
smpl、smplx、coco等骨架(skeleton)系统 - 知乎 - 知乎专栏
agora数据集中包含3d骨架,使用的是smplx的骨架系统,有127个关键点。 不包括JOINT_NAMES最后的Face contour (17个joints)部分的关键点。 以下连接了body部分,以及左右手,包括手指末端的vertex。 smpl系相关的内容可以查询以下链接,比如:如何只获取smplx中的人头或人手? [ 0, 1 ], [ 0, 2 ],
人体动作捕捉与SMPL模型 (mocap and SMPL model) - 知乎
2020年7月5日 · SMPL模型设定的基模版 \bar{\mathbf{T}} 是通过统计大量的真实人体mesh,得到的均值形状。通过对主要形状成分(Principal Shape Components)或者称之为端点偏移(Vertex Deviations)进行线性组合,并且在基模版上进行叠加,我们就形成了静默姿态的mesh。
SMPL
SMPL is a realistic 3D model of the human body that is based on skinning and blend shapes and is learned from thousands of 3D body scans. This site provides resources to learn about SMPL, including example FBX files with animated SMPL models, and code for using SMPL in Python, Maya and Unity.
经典人体模型SMPL介绍(一) - CSDN博客
2023年8月23日 · 本文介绍了SMPL,一种基于蒙皮和BlendShape的人体模型,通过PCA学习自三维扫描数据。 文章详细阐述了其参数结构,包括体型参数β和姿态参数θ在确定人体形状和姿态中的作用。 SMPL 是马普所提出的经典人体 模型,目前已成为 姿态估计 、人体重建等领域必不可少的基础先验。 SMPL基于蒙皮和BlendShape实现,从数千个三维人体扫描结果得来,后通过PCA统计学习得来。 简单来说: SMPL是多个人体模型,这些人体模型的形状、姿态都可以被参数 …
论文超详细精读:SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model
2022年10月8日 · smpl是一种用于模拟人体形态和姿势的3d人体模型,由洛杉矶加州大学的人体动力学研究所开发。smpl模型使用一组参数来捕捉人体的形态和姿势变化。
SMPL 、 SMPL-X、SMPLify-X、SMPLer-X三维人体模型 - CSDN博客
2024年11月30日 · SMPL 是一个基于统计的三维人体 模型,由 Loper et al. 在 2015 年引入。 它通过线性混合的方法对人体形状和姿势进行建模,提供了一种简单但 有效的 方式来表示人体。 主要特点包括: 形状和姿态参数: SMPL 模型使用一组可学习的参数来控制人体的形状(体型)和姿态(关节角度),其中形状由 PCA 基础形状加权组合获得。 关节和肌肉绑定: SMPL 使用一组关节来控制模型的动动,同时通过皮肤(Skinning)技术处理关节的运动。 应用广泛: SMPL 在计算 …
虚拟人(SMPL) CVPR 教程专项一:SMPL的介绍、历史与基础
smpl函数定义了一组数学函数来实现这个算法,具体来说,计算平均体态后,通过建模参数模型偏离目标网格的偏离量,来更好的匹配点并学习模型。 下图概念化介绍了这个方法。
CalciferZh/SMPL - GitHub
Numpy, TensorFlow and PyTorch implementation of SMPL model. For C++ implementation (with PyTorch), please see this repo. Notes: If you want to estimate SMPL parameters from a set of sparse keypoint coordinates, please check this repo. The model file cannot be provided due to copyright reasons.
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