2.1 SMPLX 2.2 COCO-WholeBody 2.3 SMPL 1、3D 1.1 三维左右手坐标系 不能单独看一个坐标的方向,要整体来看,三个坐标一起才是三维。 左右手坐标系 大拇指、食指、中指分别指向:X、Y、Z的正方向,常用颜色红、绿、蓝表示。注意坐标系整体是可以旋转的,可以照着上图比出左手坐标系,然后旋转自己的手,发现xyz轴...
本文提出的统一模型(Unified model)—SMPL-X—是将face、hands和body联合在一起训练形状参数( shape parameters); SMPL-X应用标准的顶点线性混合蒙皮( vertex-based linear blend skinning)学习矫正混合变形(blend shapes),拥有N=10475个顶点,K=54个关键点,包括脖子、下巴、眼球和手指( neck, jaw, eyeba...
(51)Int.Cl.G06T 13/40 (2011.01)G06T 13/00 (2011.01)G06T 3/00 (2006.01) (54)发明名称SMPL-X模型参数训练方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请涉及深度学习技术领域,特别是涉及到一种SMPL‑X模型参数训练方法、装置、设备及存储介质,结合了回归方法和优化方法的优点,解决了目前存在的数据集短缺和...
通过图像比较，直观展示了SMPL-X与SMPL在手部姿势方面的差异，显著提升了模型的灵活性与表现力。总结而言，SMPL-X在手部姿势识别方面较SMPL更为出色，同时支持脸部表情识别（但实验结果中面部识别效果不显著）。这体现了模型升级对于提升人体动作模拟能力的重要性。
pythonmotion-capturesmplsmpl-xhuman-parametric-model UpdatedFeb 12, 2024 Python muelea/shapy Star332 Code Issues Pull requests CVPR 2022 - Official code repository for the paper: Accurate 3D Body Shape Regression using Metric and Semantic Attributes. ...
本申请涉及深度学习技术领域,特别是涉及到一种SMPLX模型参数训练方法,装置,设备及存储介质,结合了回归方法和优化方法的优点,解决了目前存在的数据集短缺和回归方法使用多个模型的问题.由于用于监督的数据是由模型输出的优化结果提供的,因此可以在没有3D真值的情况下进行训练.同时由于本方法是基于模型优化结果的监督,比...
形式抽象.引入参数化人体模型(SMPL-X),研究基于形变模型的人体姿态估计与形状重构算 法,通过二维图像预测模型参数,实现标准人体模板与真实数据的非刚体配准.首先使用 HMR生成对抗网络从彩色图像中提取模型姿态参数,再将模型重投影回二维,利用人体关键 点和轮廓的约束构造能量函数并对姿态和体型参数进行优化求解,从而重构...
尽管SMPL独树一帜，但并非孤立存在，像SMPL-X、GHUM、STAR和BLSM这样的模型也在各自领域内追求细节和性能的提升。例如，MPI的FLAME模型更是深入到人脸建模的前沿。GRAPH ASIA 2017的升级版，FLAME2020，进一步强化了模型的精确度和表现。然而，SMPLX的一个挑战是其blend weight在无衣物数据集上的训练，这...
SMPL模型家族包括MANO、SMPL+H、FLAME、SMPL-X等，通过组合与扩展，满足不同应用需求。MANO专注于手部建模，SMPL+H将人体与手部模型结合，FLAME用于头部建模，SMPL-X整合了人体、手部与头部模型。3. SMPL的应用 3.1 姿态估计 用于体力活动风险评估、长时间工作姿态纠正、运动评估与优化，如短跑运动员提高...
分类器模型,得到性别参数;根据面部参数,身体参数和性别参数,通过SMPLX模型得到目标物的人体三维模型.本申请相对现有的人体预测模型可以解决基于三维人体模型中忽略面部... 刘宝玉,王磊,马晓亮,... 被引量: 0发表: 2023年 三维人体重建方法,装置,计算机设备和存储介质 本申请适用于计算机视觉技术领域,尤其涉及三维人体...