推荐文章：NoSMPL - 开启3D人体建模的简易之旅

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nosmpl Accelerated SMPL operation, commonly used in generate 3D human mesh, STAR included. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nosmpl

在数字时代的浪潮中，3D人体建模已经成为影视制作、游戏开发以及虚拟现实等领域的关键技术。而说到3D人体建模，就不得不提及SMPL（Skinned Multi-Person Linear）模型，它以其高效和精确性被广泛采纳。然而，在实际应用中，SMPL及其变种的复杂性和资源占用常常成为开发者头疼的问题。但今天，这一切有了全新的解决方案 —— NoSMPL。

项目介绍

NoSMPL，一个致力于简化SMPL模型使用的工具，让3D人体网格可视化轻而易举。只需一条简单的命令pip install nosmpl，您就可以立即拥有这一强大工具。它基于SMPLX进行了优化，并增添了对ONNX的支持，使得模型不仅可以在PyTorch环境快速运行，还能够轻松地迁移到CPU上的TensorRT或OpenVINO，大大拓宽了其应用范围。

技术深度剖析

NoSMPL的核心在于它的兼容性和加速性能。它不只支持原生的PyTorch操作，还特别强化了通过ONNX导出和推理的能力。这意味着您甚至可以无需安装复杂的模型库，仅依赖于ONNX Runtime即可进行高效的模型推断。此外，NoSMPL顺应技术发展趋势，提供了对下一代模型STAR的支持，并自带几何处理功能，免去了额外依赖如torchgeometry或kornia的麻烦，简化了开发流程。

应用场景解读

想象一下，无论是在运动捕捉的数据处理、虚拟时装秀的实时渲染，还是在人物动画的快速原型设计中，NoSMPL都能大放异彩。通过其提供的ONNX模型下载，研究者和开发者可以直接利用已训练好的模型，将人体姿态估计的结果转换成详细的3D人体网格，这对于验证预测结果的准确性或是即时生成高质量的3D动画来说至关重要。

项目亮点

• 零模型下载需求：直接使用预训练的ONNX模型，省去繁琐的模型配置步骤。
• 全面兼容性：不仅限于PyTorch，同样拥抱ONNX标准，为多平台部署提供可能。
• STAR模型集成：向未来看齐，支持更加精细的人体建模。
• 内置几何处理：简化了复杂几何运算的外部依赖，提升开发效率。
• 直观示例代码：通过简洁的API调用，即便是新手也能迅速上手。

如何快速启动

只需几行Python代码，您就能利用NoSMPL将随机生成的姿态数据转化为可视化的3D模型。这种即装即用的便捷性，加上详细的文档和示例，使得NoSMPL成为了任何涉及3D人体建模项目的理想选择。

from nosmpl.smpl_onnx import SMPLOnnxRuntime
import numpy as np

# 初始化NoSMPL ONNX运行时
smpl = SMPLOnnxRuntime()
# 随机生成姿态数据
body = np.random.randn(1, 23, 3).astype(np.float32)
global_orient = np.random.randn(1, 1, 3).astype(np.float32)
# 进行前向计算
outputs = smpl.forward(body, global_orient)
# 接下来，您可以使用这些输出来可视化3D模型

在不断更新中，NoSMPL团队持续添加新功能，如SMPL-H的ONNX模型、人体先验整合等，展示了其作为3D建模领域强有力工具的潜力。

总之，NoSMPL以其简洁的接口、强大的兼容性和加速特性，为3D人体建模领域带来了一场革新。无论是研究人员、开发人员，还是创意艺术家，都能从中找到提升工作效率的利器。加入NoSMPL的使用者行列，探索无限的3D创作可能吧！

nosmpl Accelerated SMPL operation, commonly used in generate 3D human mesh, STAR included. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/nosmpl