今天在跑easymocap的实验的时候,师兄要我去了解和学习这两者之间的区别,以此篇文章记录。 SMPL-X (SMPL eXpressive)人体模型是 SMPL人体模型的升级版,其在SMPL的基础上增加了脸部表情和手部姿势,相关模型、代…
smplx.create(use_face_contour=True): joints = 144; if use_face_contour=False, joints=127 # Skeletons for SMPLX joints skeletons = [ [ 0, 1 ], [ 0, 2 ], [ 0, 3 ], [ 1, 4 ], [ 2, 5 ], [ 3, 6 ], [ 4, 7 ], [ 5, 8 ], [ 6, 9 ], [ 7, 10], [ 8,...
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。
SMPL，这个革命性的可微分模型，因其灵活性和广泛的应用范围，已经成为了3D人体建模的基石。它不仅支持多种扩展，如DMPL、SMPL+H和SMPL-x，还引入了软组织动力学，为动态捕捉和交互提供可能。对于初学者来说，理解blend skinning和blend shape至关重要，其中LBS（局部皮肤绑定）是常用方法，但 Skin collap...
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
最后,文章展示了大规模OSX数据集的优势,并介绍了一种名为SMPLer-X的通用基础模型,该模型在各种场景下均表现出色。 1.摘要 富有表现力的人体姿势和形状估计(EHPS)将身体、手和面部动作捕捉与众多应用程序结合起来。尽管取得了令人鼓舞的进展,但目前最先进的方法仍然主要依赖于一组有限的训练数据集。在这项工作中,...
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...
SMPL模型简介 SMPL是一种用于三维人体建模的线性模型，它在蒙皮效果方面表现不错，比如SMPL-LBS和SMPL-DQBS等版本，以及使用mesh对扫描数据进行配准的结果。SMPL模型因其在人体建模领域的广泛应用和影响力而备受关注。引入先验知识 在处理姿态信息时，SMPL模型常采用多种方式引入先验知识，以提高模型的准确性...
对于人体而言,引入CAE SAR 数据集后创建出了 SCAPE8、SMPL等可求 解形状和姿势的模型,然而这些模型具有中性的面 容且不包含手部的细节.Adam9和SMPL-X是最 早代表身体、面部和手部的模型.Adam缺少 SMPL依赖于姿势的混合形状,且发行版本不含面 部表达.SMPL-X模型将SMPL人体模型、 FLAME (Faces Learned with ...
最后,文章展示了大规模OSX数据集的优势,并介绍了一种名为SMPLer-X的通用基础模型,该模型在各种场景下均表现出色。 1.摘要 富有表现力的人体姿势和形状估计(EHPS)将身体、手和面部动作捕捉与众多应用程序结合起来。尽管取得了令人鼓舞的进展,但目前最先进的方法仍然主要依赖于一组有限的训练数据集。在这项工作中,...