5分钟生成自定义3D动作text-to-motion文本输入与动画导出教程【免费下载链接】text-to-motionOfficial implementation for Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts (CVPR2022).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-to-motiontext-to-motion是一个基于CVPR2022论文实现的文本生成3D动作工具能将文字描述转换为自然流畅的三维人体动画。本文将带您快速掌握从文本输入到动画导出的完整流程即使是零基础也能轻松上手 核心功能与优势text-to-motion通过先进的深度学习模型实现了从文本到3D动作的精准转换。它的核心优势包括文本驱动直接使用自然语言描述控制3D人物动作多样化生成同一文本可生成多种风格的动作序列高质量输出生成的动作自然流畅符合物理规律简单易用无需复杂的3D建模知识5分钟即可完成从输入到导出的全过程图text-to-motion根据文本生成的多样化3D人体动作对比展示了生成动作与真实动作的高度一致性 快速开始环境准备1️⃣ 安装依赖首先确保您的系统已安装Anaconda或Miniconda然后执行以下命令# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-to-motion cd text-to-motion # 创建并激活虚拟环境 conda env create -f environment.yaml conda activate text2motion_pub # 安装额外依赖 pip install -r requirements.txt2️⃣ 准备预训练模型模型文件需要放置在项目根目录的checkpoints文件夹中。您可以从项目发布页面获取预训练模型权重。✍️ 文本输入描述您想要的动作text-to-motion使用简单的文本描述来生成3D动作。您只需修改项目根目录下的input.txt文件每行输入一个动作描述。例如a person walks forward and then turns left the figure jumps up and lands on both feet a man runs in a circle while swinging his arms系统会自动解析文本中的动作关键词如walk、jump、run和方向词如forward、left、circle并生成相应的3D动作。 生成流程从文本到动画模型架构解析text-to-motion采用了两阶段的生成架构图text-to-motion的模型架构图展示了文本编码器、运动生成器和长度估计器的协同工作流程文本编码将输入文本转换为语义向量长度估计预测动作持续时间通过train_length_est.py实现动作生成基于文本向量和长度生成3D关节运动数据动画渲染将关节数据转换为可视化动画执行生成命令在项目根目录执行以下命令开始生成3D动作python gen_motion_script.py --name comp_v6 --ext my_animation --text_file input.txt --repeat_times 3参数说明--name模型名称--ext输出文件夹名称--text_file输入文本文件路径--repeat_times每个文本生成的动作数量 动画导出与查看生成的动画文件默认保存在results/t2m/comp_v6/my_animation/animations目录下包含两种格式NPY文件关节数据文件如gen_motion_00_L120.npyMP4文件可视化动画如gen_motion_00_L120_a.mp4您可以使用项目提供的utils/plot_script.py工具自定义动画渲染效果或使用其他3D软件导入NPY文件进行进一步编辑。 使用技巧与注意事项优化文本描述的技巧使用明确的动作动词如run、jump、sit等指定方向和速度如walk slowly forward、turn left quickly控制句子长度建议每个描述不超过20个单词避免模糊表述如move around可能生成不稳定的动作常见问题解决生成动作与文本不符检查是否使用了模型支持的动作词汇可参考common/skeleton.py中的动作定义动画卡顿增加--repeat_times参数生成多个动作选择最流畅的一个环境配置错误确保所有依赖项版本符合environment.yaml中的要求 更多资源技术细节查看项目根目录的docs/Bibtex.txt获取相关论文API文档主要功能实现位于networks/modules.py和networks/trainers.py数据集训练数据处理代码在data/dataset.py通过text-to-motion您可以轻松将创意转化为生动的3D动画。无论是游戏开发、影视制作还是教育领域这个工具都能为您节省大量的动画制作时间现在就尝试输入自己的动作描述体验文本生成3D动作的神奇魅力吧【免费下载链接】text-to-motionOfficial implementation for Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts (CVPR2022).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-to-motion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
5分钟生成自定义3D动作：text-to-motion文本输入与动画导出教程
5分钟生成自定义3D动作text-to-motion文本输入与动画导出教程【免费下载链接】text-to-motionOfficial implementation for Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts (CVPR2022).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-to-motiontext-to-motion是一个基于CVPR2022论文实现的文本生成3D动作工具能将文字描述转换为自然流畅的三维人体动画。本文将带您快速掌握从文本输入到动画导出的完整流程即使是零基础也能轻松上手 核心功能与优势text-to-motion通过先进的深度学习模型实现了从文本到3D动作的精准转换。它的核心优势包括文本驱动直接使用自然语言描述控制3D人物动作多样化生成同一文本可生成多种风格的动作序列高质量输出生成的动作自然流畅符合物理规律简单易用无需复杂的3D建模知识5分钟即可完成从输入到导出的全过程图text-to-motion根据文本生成的多样化3D人体动作对比展示了生成动作与真实动作的高度一致性 快速开始环境准备1️⃣ 安装依赖首先确保您的系统已安装Anaconda或Miniconda然后执行以下命令# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-to-motion cd text-to-motion # 创建并激活虚拟环境 conda env create -f environment.yaml conda activate text2motion_pub # 安装额外依赖 pip install -r requirements.txt2️⃣ 准备预训练模型模型文件需要放置在项目根目录的checkpoints文件夹中。您可以从项目发布页面获取预训练模型权重。✍️ 文本输入描述您想要的动作text-to-motion使用简单的文本描述来生成3D动作。您只需修改项目根目录下的input.txt文件每行输入一个动作描述。例如a person walks forward and then turns left the figure jumps up and lands on both feet a man runs in a circle while swinging his arms系统会自动解析文本中的动作关键词如walk、jump、run和方向词如forward、left、circle并生成相应的3D动作。 生成流程从文本到动画模型架构解析text-to-motion采用了两阶段的生成架构图text-to-motion的模型架构图展示了文本编码器、运动生成器和长度估计器的协同工作流程文本编码将输入文本转换为语义向量长度估计预测动作持续时间通过train_length_est.py实现动作生成基于文本向量和长度生成3D关节运动数据动画渲染将关节数据转换为可视化动画执行生成命令在项目根目录执行以下命令开始生成3D动作python gen_motion_script.py --name comp_v6 --ext my_animation --text_file input.txt --repeat_times 3参数说明--name模型名称--ext输出文件夹名称--text_file输入文本文件路径--repeat_times每个文本生成的动作数量 动画导出与查看生成的动画文件默认保存在results/t2m/comp_v6/my_animation/animations目录下包含两种格式NPY文件关节数据文件如gen_motion_00_L120.npyMP4文件可视化动画如gen_motion_00_L120_a.mp4您可以使用项目提供的utils/plot_script.py工具自定义动画渲染效果或使用其他3D软件导入NPY文件进行进一步编辑。 使用技巧与注意事项优化文本描述的技巧使用明确的动作动词如run、jump、sit等指定方向和速度如walk slowly forward、turn left quickly控制句子长度建议每个描述不超过20个单词避免模糊表述如move around可能生成不稳定的动作常见问题解决生成动作与文本不符检查是否使用了模型支持的动作词汇可参考common/skeleton.py中的动作定义动画卡顿增加--repeat_times参数生成多个动作选择最流畅的一个环境配置错误确保所有依赖项版本符合environment.yaml中的要求 更多资源技术细节查看项目根目录的docs/Bibtex.txt获取相关论文API文档主要功能实现位于networks/modules.py和networks/trainers.py数据集训练数据处理代码在data/dataset.py通过text-to-motion您可以轻松将创意转化为生动的3D动画。无论是游戏开发、影视制作还是教育领域这个工具都能为您节省大量的动画制作时间现在就尝试输入自己的动作描述体验文本生成3D动作的神奇魅力吧【免费下载链接】text-to-motionOfficial implementation for Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts (CVPR2022).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-to-motion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考