HierarchicalProbabilistic3DHuman项目教程

HierarchicalProbabilistic3DHuman项目教程

HierarchicalProbabilistic3DHuman Code repository for the paper: Hierarchical Kinematic Probability Distributions for 3D Human Shape and Pose Estimation from Images in the Wild (ICCV 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HierarchicalProbabilistic3DHuman

1. 项目介绍

HierarchicalProbabilistic3DHuman是一个开源项目，它提供了一个基于概率方法的三维人体形状和姿态估计框架。该项目通过给定野外图像，预测出多种可能的三维重建样本。它广泛应用于计算机视觉领域，特别是在三维人体建模和动画制作中。

2. 项目快速启动

环境准备

• 操作系统：Linux或macOS
• Python版本：3.6或更高版本

安装步骤

1. 创建虚拟环境并激活

   python3 -m venv HierProbHuman
   source HierProbHuman/bin/activate
   

2. 安装依赖

   pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0
   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装pytorch3d

   • 首先安装CUB库
   • 然后安装pytorch3d（推荐版本为0.3.0）

     pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@v0.3.0"
     

4. 下载SMPL模型并放置到model_files目录下

5. 下载预训练模型权重并放置到model_files目录下

运行示例

1. 运行预测

   python run_predict.py --image_dir ./demo/ --save_dir ./output/ --visualise_samples --visualise_uncropped
   

2. 如果需要针对特定类型进行预测，可以修改命令参数

   python run_predict.py --type male --pose_shape_weights model_files/poseMF_shapeGaussian_net_weights_male.tar --image_dir ./demo/ --save_dir ./output_male/ --visualise_samples --visualise_uncropped
   

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用HierarchicalProbabilistic3DHuman进行三维人体姿态估计，可以帮助动画制作师更快地创建精确的三维角色动作。
• 案例二：在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用中，该技术可以用来实时捕捉和渲染用户的三维动作。

最佳实践：

• 在运行预测前，确保输入的图像经过适当的裁剪和居中处理，以提高网络的预测性能。
• 根据具体应用场景选择合适的模型权重，如特定类型的模型权重，以提高形状估计的准确性。

4. 典型生态项目

• 项目一：使用HierarchicalProbabilistic3DHuman结合其他深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，开发端到端的三维人体姿态捕捉系统。
• 项目二：集成HierarchicalProbabilistic3DHuman到现有的三维建模软件中，提供自动化的三维人体建模功能。

HierarchicalProbabilistic3DHuman Code repository for the paper: Hierarchical Kinematic Probability Distributions for 3D Human Shape and Pose Estimation from Images in the Wild (ICCV 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HierarchicalProbabilistic3DHuman