QuaterNet项目安装与配置指南

QuaterNet项目安装与配置指南

QuaterNet Proposes neural networks that can generate animation of virtual characters for different actions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuaterNet

1. 项目基础介绍

QuaterNet是一个基于四元数的人类运动预测的开源项目。该项目由Facebook Research团队开发，提出了一种新的循环神经网络模型，用于预测或生成三维人体姿态序列。与之前的方法相比，QuaterNet通过使用四元数表示旋转，减少了误差积累和配置无效性的问题。项目的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 四元数表示：用于避免使用欧拉角或指数映射参数化时出现的连续性和累积误差问题。
• 循环神经网络（RNN）：用于短期姿态预测和长期运动生成。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的实现和训练。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保您的系统中已安装Python 3+版本。
• 安装PyTorch框架（版本至少为0.4.0）。
• 安装NumPy和SciPy库。
• （可选）如果您需要渲染和显示交互式动画，请安装Matplotlib。
• 安装ffmpeg和imagemagick以导出MP4视频和GIF动图。
• 准备一个性能良好的GPU以加速模型训练。

安装步骤

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/facebookresearch/QuaterNet.git
   cd QuaterNet
   

2. 安装所需的Python库。建议使用虚拟环境：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载和准备数据集。对于短期预测，使用Human3.6M数据集：

   python prepare_data_short_term.py
   

   对于长期运动生成，使用Holden's等人的数据集：

   python prepare_data_long_term.py
   

4. 训练模型。对于短期预测：

   python train_short_term.py
   

   对于长期运动生成，需要分别训练pace网络和pose网络：

   python train_pace_network.py
   python train_long_term.py
   

   如果您的系统有多个GPU，可以并行训练模型：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_pace_network.py
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_long_term.py
   

5. 测试和可视化结果。对于短期预测：

   python test_short_term.py
   

   对于长期运动生成：

   python test_long_term.py
   

   您还可以导出动画为视频或动图：

   python test_long_term.py run_1_d0 output.mp4
   python test_long_term.py run_1_d0 output.gif
   

以上步骤为您提供了从安装到运行QuaterNet项目的基础指南。请确保按照项目要求逐步操作，以确保顺利进行。

QuaterNet Proposes neural networks that can generate animation of virtual characters for different actions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuaterNet