QuaterNet项目使用教程

QuaterNet项目使用教程

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. 项目的目录结构及介绍

QuaterNet项目是一个基于四元数的人类运动生成模型。项目的目录结构如下：

• common: 包含项目共用的代码。
• demo.gif: 项目示例动图。
• prepare_data_long_term.py: 准备长期运动生成数据集的脚本。
• prepare_data_short_term.py: 准备短期运动预测数据集的脚本。
• test_long_term.py: 测试长期运动生成模型并可视化结果的脚本。
• test_short_term.py: 测试短期运动预测模型并可视化结果的脚本。
• train_long_term.py: 训练长期运动生成模型的脚本。
• train_pace_network.py: 训练节奏网络的脚本。
• train_short_term.py: 训练短期运动预测模型的脚本。
• visualization.ipynb: 用于可视化和生成动画的Jupyter笔记本。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目自述文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件根据不同的目的有不同的选择：

• train_short_term.py: 用于启动短期运动预测模型的训练过程。
• train_long_term.py: 用于启动长期运动生成模型的训练过程。
• train_pace_network.py: 用于启动节奏网络的训练过程。
• test_short_term.py: 用于测试短期运动预测模型，并可以生成测试结果的3D可视化。
• test_long_term.py: 用于测试长期运动生成模型，并可以生成测试结果的3D可视化。

3. 项目的配置文件介绍

QuaterNet项目中的配置主要通过代码中的参数进行，并没有独立的配置文件。以下是一些主要的配置参数：

• CUDA_VISIBLE_DEVICES: 环境变量，用于指定GPU设备。如果设置为空值，将使用CPU进行训练或生成。
• train_short_term.py 和 train_long_term.py 中的参数：包括批量大小(batch size)、学习率(learning rate)、训练的迭代次数(epochs)等，这些参数可以在脚本中直接修改。
• test_short_term.py 和 test_long_term.py 中的参数：包括是否显示GUI、是否列表显示动画、动画文件输出的路径等。

在进行训练或测试之前，请确保已经正确设置了这些参数，以便项目能够正确运行。

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