GVHMR: 基于重力视图坐标的世界定位人体运动恢复

GVHMR: 基于重力视图坐标的世界定位人体运动恢复

GVHMR Code for "GVHMR: World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates", Siggraph Asia 2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gv/GVHMR

1. 项目介绍

GVHMR（World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates）是一个旨在通过重力视图坐标实现世界定位下人体运动恢复的开源项目。该项目由浙江大学的研究团队开发，并在SIGGRAPH Asia 2024上发表。GVHMR通过结合视觉里程计和人体姿态估计技术，实现了在真实世界环境下对人体的准确运动跟踪。

2. 项目快速启动

环境安装

在开始之前，请确保您的环境中已经安装了以下依赖：

• Python 3.8+
• PyTorch
• CUDA

您可以使用以下命令安装所需的Python包：

pip install -r requirements.txt

运行示例

要运行GVHMR的示例，请使用以下命令：

python tools/demo/demo.py --video=docs/example_video/tennis.mp4 -s

如果您想要处理整个文件夹的视频，可以使用以下命令：

python tools/demo/demo_folder.py -f inputs/demo/folder_in -d outputs/demo/folder_out -s

其中，-s 参数表示跳过视觉里程计步骤，这在您知道相机是静止的情况下使用。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

GVHMR可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 视频游戏中的人体运动捕捉
• 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中的人体交互
• 电影制作中的特效合成

最佳实践

• 在使用GVHMR之前，请确保您的数据集已经按照项目的要求预处理。
• 在训练模型时，建议使用与预训练模型相同的GPU配置以获得最佳效果。
• 在测试和训练过程中，不要使用后处理步骤，以保持与基准方法的公平比较。

4. 典型生态项目

GVHMR项目是一个开源项目，它依赖于以下几个典型的生态项目：

• WHAM: 人体姿态估计的开源数据集和工具。
• 4D-Humans: 一个用于4D人体运动捕捉的开源数据集和工具。
• ViTPose-Pytorch: 一个基于PyTorch的开源姿态估计框架。

以上是GVHMR项目的简要介绍和快速启动指南。希望这些信息能帮助您开始使用GVHMR，并在您的项目中取得良好的效果。

GVHMR Code for "GVHMR: World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates", Siggraph Asia 2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gv/GVHMR