使用神经混合形状学习骨骼关节 这个存储库提供了一个端到端的库，用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成，以及一个可视化工具。 它基于我们在 SIGGRAPH 2021 上发表的研究。 先决条件 我们的代码已经在 Ubuntu 18.04 上测试过。 在开始之前，请通过以下方式配置您的 Anaconda 环境 conda env create -f environment.yaml conda activate neural-blend-shapes 或者您可以手动安装以下软件包（及其依赖项）： 火炬 1.8 张量板 tqdm 矮胖的 opencv-python 快速开始 我们提供了一个专用于 Biped 角色的预训练模型。 从或（9ras）下载并解压预训练模型，并将pre_trained文件夹放在项目目录下。 跑步 python demo.py --pose_file=./eval_

MotioNet 该库提供的源代码[[Transaction on Graphics（ToG）2020]，这是一种运动学的深度神经网络，可以从单眼视频中重建3D骨骼人体运动。 基于通用运动表示设计的网络及其直接输出可以转换为bvh文件，而无需任何后处理步骤。 MotioNet：具有骨架一致性的单眼视频的3D人体运动重构：| | 先决条件 Linux 的Python 3 NVIDIA GPU + CUDA CuDNN 2D姿势检测工具（用于评估野生视频，现在支持： ） 根据您的Cuda版本，选择合适的版本并安装它，然后运行以下命令来安装其他软件包： pip install -r requirements.txt 快速开始 我们提供了一个预训练的模型和一些演示示例，这些示例演示了我们的框架是如何工作的。 为了运行演示，请从 下载1.预训练的模型并将其放置在./checkpoin