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STAR模型对SMPL模型优化的具体描述整理

SMPL-X：一种全新的人体、面部和手部联合 3D 模型 [] [ ] [ ] 目录 例子 修改模型的全局位姿 引文 致谢 接触 执照 非商业科研用途的软件著作权许可。 在下载和/或使用 SMPL-X/SMPLify-X 模型、数据和软件（“模型和软件”）之前，请仔细阅读条款和条件以及任何随附的文档，包括 3D 网格、混合权重、混合形状、纹理、软件、脚本和动画。 通过下载和/或使用模型和软件（包括下载、克隆、安装和任何其他使用此 github 存储库），您承认您已阅读这些条款和条件，理解它们，并同意受它们的约束。 如果您不同意这些条款和条件，则不得下载和/或使用模型和软件。 任何违反本协议条款的行为将自动终止您在本许可下的权利。 免责声明 可在此链接中找到用于本文图 1 和图 2 的原始图像。 论文中的图像在 gettyimages.com 的许可下使用。 我们已获得在出版物中使用

mesh2关键点 命令行模式（）util模式（声明一个类并将输出存储到实例变量中） 相对于输入摄像机视图，将SMPL和MANO网格划分为3D关键点，深度图和人体轮廓。 mesh2keypoint.py --mesh [网格目录或文件的路径] --regressor [mano或smpl回归器] --camera [摄像机视图文件的路径] --write_contour [写入轮廓的路径] --write_depthmap [写入深度的路径贴图] --write_keypoint [写入关键点的路径] --write_all [写入轮廓，深度图和关键点的路径]

PyTorch的SMPL层 用于人体层（已通过v0.4和v1.x测试）是可区分的PyTorch层，可确定性地将姿势和形状参数映射到人体关节和顶点。 它可以作为可区分的层集成到任何体系结构中，以预测物体的网格。 该代码改编自的存储库。 设置 1. smplpytorch程序包 无需安装即可运行：您将需要安装列出的依赖项： 在现有环境中使用conda env update -f environment.yml environment.yml，或 conda env create -f environment.yml ，用于新的smplpytorch环境 安装：要导入SMPL_Layer在另一个项目from smplpytorch.pytorch.smpl_layer import SMPL_Layer请执行下列操作之一。 选项1：这应该自动安装依赖项。 git clone https:/

SMPL 官方网站： ： 文件： ： SMPL有6890个顶点和23 + 1个关节 SMPL模型值： name: J_regressor_prior type: size: (24, 6890) name: pose type: size: (72,) name: f type: size: (13776, 3) name: J_regressor type: <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix

tf_smpl 用于SMPL模型的TensorFlow接口。 由提取的代码作为单独的存储库。 需要SMPL模型（ .pkl文件格式）： wget https://people.eecs.berkeley.edu/~kanazawa/cachedir/hmr/models.tar.gz && tar -xf models.tar.gz 下载的SMPL模型包含chumpy数组。 preprocess.py （改编自 ）将其转换为numpy数组。 运行它需要SMPL模型（ ）提供的chumpy库。 引文 @inProceedings{kanazawaHMR18, title={End-to-end Recovery of Human Shape and Pose}, author = {Angjoo Kanazawa and Michael J. Black and Da

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