SMPL-X (SMPL eXpressive) is a unified body model with shape parameters trained jointly for the face, hands and body. SMPL-X uses standard vertex based linear blend skinning with learned corrective blend shapes, has N = 10, 475 vertices and K = 54 joints, which include joints for the neck, jaw, eyeballs and fingers.

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 ],

SMPL/SMPL-H/SMPL-X vertices that correspond to # MSCOCO and OpenPose joints vertex_ids = { 'smplh': { 'nose': 332, 'reye': 6260, 'leye': 2800, 'rear': 4071, 'lear': 583, 'rthumb': 6191, …

2021年7月8日 · In the link posted, the first 24 openpose joints should match with the first 24 SMPL-X joints given in my opinion. You can look into these images to confirm once.-> Openpose 25 body joints-> Openpose 21 hand joints-> Openpose 70 face joints.

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

本文提出的统一模型（Unified model）—SMPL-X—是将face、hands和body联合在一起训练形状参数（ shape parameters）； SMPL-X应用标准的顶点线性混合蒙皮（ vertex-based linear blend skinning）学习矫正混合变形（blend shapes），拥有N=10475个顶点，K=54个关键点，包括脖子 …

2019年10月22日 · smpl模型是一个基于皮肤和混合形状的人体三维模型，它可以用一组形状参数和姿态参数来描述不同的人体形态和动作¹。所以说，给定一个smpl模型和一组形状参数和姿态参数，可以得到一个逼真的人体网格模型。

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} 。

2024年9月30日 · meshcapade.wiki 详细定义了SMPL、SMPLH、STAR、SMPLX、SUPR模型身体部位分割的信息，其中. 上面的json为每一个身体部位所对应的模型中的顶点索引id。 另外还详细介绍了每一个模型的骨架，具体如下所示. 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 …

2022年6月22日 · 本文探讨了如何将smpl(smpl, smplh, smplx)模型的关节映射到openpose的2d关键点格式，涉及关节选择、flame模型和相机投影。 讲解了不同模型间的关节对应关系，以及相机模型和训练损失的细节。