MoMask 项目使用教程

MoMask 项目使用教程

momask-codes Official implementation of "MoMask: Generative Masked Modeling of 3D Human Motions (CVPR2024)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/momask-codes

1. 项目目录结构及介绍

MoMask 项目的目录结构如下：

momask-codes/
├── assets/
├── common/
├── data/
├── dataset/
├── example_data/
├── models/
├── motion_loaders/
├── options/
├── prepare/
├── utils/
├── visualization/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── edit_t2m.py
├── environment.yml
├── eval_t2m_trans_res.py
├── eval_t2m_vq.py
├── gen_t2m.py
├── requirements.txt
├── train_res_transformer.py
├── train_t2m_transformer.py
└── train_vq.py

目录介绍

• assets/: 存放项目所需的静态资源文件，如文本提示文件等。
• common/: 存放项目通用的工具和函数。
• data/: 存放项目的数据文件。
• dataset/: 存放项目的数据集文件。
• example_data/: 存放示例数据文件。
• models/: 存放项目的模型文件。
• motion_loaders/: 存放与运动加载相关的文件。
• options/: 存放项目的配置选项文件。
• prepare/: 存放项目准备阶段的脚本文件。
• utils/: 存放项目的实用工具函数。
• visualization/: 存放项目的可视化相关文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• edit_t2m.py: 运动编辑脚本。
• environment.yml: Conda 环境配置文件。
• eval_t2m_trans_res.py: 运动评估脚本。
• eval_t2m_vq.py: 运动评估脚本。
• gen_t2m.py: 运动生成脚本。
• requirements.txt: Python 依赖包配置文件。
• train_res_transformer.py: 训练残差变换器脚本。
• train_t2m_transformer.py: 训练运动变换器脚本。
• train_vq.py: 训练向量量化器脚本。

2. 项目启动文件介绍

gen_t2m.py

该文件用于根据文本提示生成3D人体运动。使用方法如下：

python gen_t2m.py --gpu_id 1 --ext exp1 --text_prompt "A person is running on a treadmill"

edit_t2m.py

该文件用于对现有运动进行编辑。使用方法如下：

python edit_t2m.py --gpu_id 1 --ext exp3 --use_res_model -msec 0 4 0 7 --text_prompt "A man picks something from the ground using his right hand"

train_vq.py

该文件用于训练向量量化器。使用方法如下：

python train_vq.py --name rvq_name --gpu_id 1 --dataset_name t2m --batch_size 256 --num_quantizers 6 --max_epoch

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

该文件用于配置 Conda 环境。使用方法如下：

conda env create -f environment.yml
conda activate momask

requirements.txt

该文件用于配置 Python 依赖包。使用方法如下：

pip install -r requirements.txt

prepare/ 目录下的脚本

该目录下的脚本用于下载预训练模型和评估模型。使用方法如下：

bash prepare/download_models.sh
bash prepare/download_evaluator.sh
bash prepare/download_glove.sh

通过以上步骤，您可以顺利启动和配置 MoMask 项目，并根据需要进行运动生成和编辑。

momask-codes Official implementation of "MoMask: Generative Masked Modeling of 3D Human Motions (CVPR2024)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/momask-codes