字符动画工具开源项目使用教程

字符动画工具开源项目使用教程

CharacterAnimationTools Character Animation Tools for Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/CharacterAnimationTools

1. 项目介绍

Character Animation Tools（简称CAT）是一个用于字符动画处理的开源Python库。该库提供了运动数据的预处理和后处理功能，适用于深度学习领域的字符动画制作。CAT支持多种运动数据格式，并且可以轻松地将SMPL模型运动数据转换为BVH格式。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保安装了以下Python库：

• NumPy
• SciPy
• matplotlib
• chumpy （如果使用vanilla SMPL模型）
• easydict

可以使用pip命令安装这些依赖：

pip install numpy scipy matplotlib chumpy easydict

安装项目

克隆项目到本地：

git clone https://github.com/KosukeFukazawa/CharacterAnimationTools.git
cd CharacterAnimationTools

加载和保存动画

以下是加载和保存动画的示例代码：

from anim import bvh
from anim.animation import Animation

# 加载BVH文件
anim_bvh: Animation = bvh.load(filepath="data/*.bvh")

# 加载AIST++模型
from anim import aistpp

anim_aistpp: Animation = aistpp.load(
    aistpp_motion_path="data/aistpp/*.pkl",
    smpl_path="data/smpl/neutral/model.pkl"
)

# 加载AMASS模型
from anim import amass

anim_amass: Animation = amass.load(
    amass_motion_path="data/amass/*.npz",
    smplh_path="data/smplh/neutral/model.npz"
)

# 保存为BVH文件
from anim import bvh

bvh.save(filepath="data/output.bvh", anim=anim_bvh)

3. 应用案例和最佳实践

获取运动特征

获取全局位置、根中心位置和角色空间位置：

import numpy as np

# 获取全局位置
global_positions: np.ndarray = anim_bvh.gpos

# 获取根中心位置
rcentric_positions: np.ndarray = anim_bvh.rtpos

# 获取角色空间位置
cspace_positions: np.ndarray = anim_bvh.cpos

运动混合

运动混合示例代码（具体实现待补充）：

# 线性混合姿态
# TBD

4. 典型生态项目

CAT可以与以下项目配合使用，以增强动画处理的能力：

• SMPL：用于生成3D人体模型的库
• AMASS：用于运动数据集成的库
• AIST++：一个用于动作合成的深度学习框架

通过结合这些项目，可以创建更加丰富和真实的字符动画效果。

CharacterAnimationTools Character Animation Tools for Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/CharacterAnimationTools