Motion Diffusion Model 项目教程

Motion Diffusion Model 项目教程

【免费下载链接】motion-diffusion-model The official PyTorch implementation of the paper "Human Motion Diffusion Model" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/motion-diffusion-model

1. 项目目录结构及介绍

motion-diffusion-model/
├── assets/
├── body_models/
├── data_loaders/
├── dataset/
├── diffusion/
├── eval/
├── model/
├── prepare/
├── sample/
├── train/
├── utils/
├── visualize/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── cog.yaml
├── environment.yml

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件，如示例文本和动作文件。
• body_models/: 存放人体模型相关的文件。
• data_loaders/: 数据加载器的实现文件。
• dataset/: 存放数据集文件，如HumanML3D和KIT-ML。
• diffusion/: 扩散模型的实现文件。
• eval/: 评估模型的实现文件。
• model/: 模型的实现文件。
• prepare/: 准备数据和依赖的脚本文件。
• sample/: 生成样本的脚本文件。
• train/: 训练模型的脚本文件。
• utils/: 工具函数和辅助功能的实现文件。
• visualize/: 可视化功能的实现文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• cog.yaml: 配置文件，可能用于某些特定的配置。
• environment.yml: Conda环境配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 sample/ 和 train/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• sample/generate.py: 用于生成样本的脚本。可以通过命令行参数指定模型路径、输入文本或动作文件等。
• train/train.py: 用于训练模型的脚本。可以通过命令行参数指定数据集、模型配置等。

使用示例

生成样本：

python -m sample.generate --model_path /save/humanml_trans_enc_512/model000200000.pt --num_samples 10 --num_repetitions 3

训练模型：

python -m train.train --dataset_path /dataset/HumanML3D --config_path /config/train_config.yml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 environment.yml 和 cog.yaml。

environment.yml

该文件用于配置Conda环境，包含项目所需的所有依赖包。可以通过以下命令创建和激活环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate mdm

cog.yaml

该文件可能用于某些特定的配置，具体用途需要根据项目文档进一步确认。

其他配置文件

项目中可能还有其他配置文件，如训练配置文件 train_config.yml，用于指定训练过程中的参数和设置。

# train_config.yml 示例
dataset: HumanML3D
batch_size: 32
learning_rate: 0.0001
num_epochs: 100

通过这些配置文件，可以灵活地调整项目的运行参数和环境设置。

【免费下载链接】motion-diffusion-model The official PyTorch implementation of the paper "Human Motion Diffusion Model" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/motion-diffusion-model