5分钟跑通SMPL人体模型安装、配置与后端选型一次搞定【免费下载链接】SMPLNumPy, TensorFlow and PyTorch implementation of human body SMPL model and infant body SMIL model.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smp/SMPL如果你手里有一组 24×3 的姿态参数想直接得到一整个人体的 3D 网格——换姿势、改体型、调位置都靠数字驱动——SMPL 人体模型就是干这个的标准工具。它基于皮肤权重和混合形状从上千个 3D 人体扫描中拟合而来输出顶点坐标和面片能直接丢进任何渲染或下游算法里。本项目把 SMPL 在 NumPy、TensorFlow、PyTorch 三种后端上都实现了还附带婴儿体型模型 SMIL适合想快速上手 3D 人体建模或姿态估计的开发者。下面咱们不绕弯子先把环境搭好、demo 跑起来再回头解释每一步在干嘛。先把代码和依赖搬进来三步走完准备工作结束。仓库克隆下来后核心就那几个.py文件后面每步都会用到。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/smp/SMPL环境要求不高Python 3.6 及以上然后装三个库。TensorFlow 和 PyTorch 各装各的互不影响哪个后端想用就装哪个pip install numpy tensorflow torch模型文件去哪弄chumpy 的坑提前说 ⚠️这是整个流程里唯一不自动的环节由于版权原因模型文件在仓库里拿不到你得自己去 SMPL 官方站点注册并合法下载。官方发下来的那个.pkl里混着 chumpy 对象而 chumpy 多年不维护、还停留在 Python 2 时代所以预处理阶段必须装它且大概率要动几行源码才能兼容 Python 3pip install chumpy装不上或者 import 就报错的话从源码构建再按社区里的 Python 3 补丁改一下它的序列化相关代码搜chumpy python3 修复很容易找到现成方案。别被这个吓到——chumpy只在预处理那一条命令里出现跑完之后后续推理完全用不上它。一条命令把官方模型转成通用格式下载好的模型文件放到任意路径在项目目录下执行python preprocess.py /path/to/your/downloaded/modelpreprocess.py做的事很轻剥掉 chumpy 对象把权重、混合形状方向、姿态方向、蒙皮权重等几块数据原样存进当前目录的model.pkl。后面所有后端加载的都是这个model.pkl所以它只需要做一次。四个 demo选一个后端跑起来 跑通之后你就知道 SMPL 是什么手感了改pose24 个关节的轴角旋转、beta10 维体型系数、trans3 维平移顶点网格立刻更新。python smpl_np.py # NumPy 版向量化重写纯 CPU 也很快代码最好读 python smpl_tf.py # TensorFlow 版支持 GPU python smpl_torch.py # PyTorch 版可反向传播、GPU 训练 python smpl_torch_batch.py # PyTorch 批处理版一次喂一批人怎么选一句话版只想理解模型结构看 NumPy 版要 GPU 加速但不训练选 TensorFlow要进训练管线选 PyTorch——它从 TF 版移植而来额外支持 batch 维度SMIL_torch_batch.py则把婴儿体型模型 SMIL 也做成了批处理速度很快受显存限制稀疏张量还能再省内存。想核对两套实现是否一致可以跑test.py它对比过 TensorFlow 与 PyTorch 的输出。跑完之后往哪走模型能跑通只是开始。如果你手上是稀疏关键点、想反解出 SMPL 参数那属于逆运动学问题得找专门的求解方案如果是想给真实扫描拟合 SMPL 体型本项目不做这件事——官方思路可参考 clothed 形状回归相关的工作。把model.pkl和选好的后端留在环境里下一个动作通常是写几行set_params调用把你自己的姿态参数喂进去看看人体跟着动起来。【免费下载链接】SMPLNumPy, TensorFlow and PyTorch implementation of human body SMPL model and infant body SMIL model.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smp/SMPL创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
5分钟跑通SMPL人体模型：安装、配置与后端选型一次搞定
5分钟跑通SMPL人体模型安装、配置与后端选型一次搞定【免费下载链接】SMPLNumPy, TensorFlow and PyTorch implementation of human body SMPL model and infant body SMIL model.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smp/SMPL如果你手里有一组 24×3 的姿态参数想直接得到一整个人体的 3D 网格——换姿势、改体型、调位置都靠数字驱动——SMPL 人体模型就是干这个的标准工具。它基于皮肤权重和混合形状从上千个 3D 人体扫描中拟合而来输出顶点坐标和面片能直接丢进任何渲染或下游算法里。本项目把 SMPL 在 NumPy、TensorFlow、PyTorch 三种后端上都实现了还附带婴儿体型模型 SMIL适合想快速上手 3D 人体建模或姿态估计的开发者。下面咱们不绕弯子先把环境搭好、demo 跑起来再回头解释每一步在干嘛。先把代码和依赖搬进来三步走完准备工作结束。仓库克隆下来后核心就那几个.py文件后面每步都会用到。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/smp/SMPL环境要求不高Python 3.6 及以上然后装三个库。TensorFlow 和 PyTorch 各装各的互不影响哪个后端想用就装哪个pip install numpy tensorflow torch模型文件去哪弄chumpy 的坑提前说 ⚠️这是整个流程里唯一不自动的环节由于版权原因模型文件在仓库里拿不到你得自己去 SMPL 官方站点注册并合法下载。官方发下来的那个.pkl里混着 chumpy 对象而 chumpy 多年不维护、还停留在 Python 2 时代所以预处理阶段必须装它且大概率要动几行源码才能兼容 Python 3pip install chumpy装不上或者 import 就报错的话从源码构建再按社区里的 Python 3 补丁改一下它的序列化相关代码搜chumpy python3 修复很容易找到现成方案。别被这个吓到——chumpy只在预处理那一条命令里出现跑完之后后续推理完全用不上它。一条命令把官方模型转成通用格式下载好的模型文件放到任意路径在项目目录下执行python preprocess.py /path/to/your/downloaded/modelpreprocess.py做的事很轻剥掉 chumpy 对象把权重、混合形状方向、姿态方向、蒙皮权重等几块数据原样存进当前目录的model.pkl。后面所有后端加载的都是这个model.pkl所以它只需要做一次。四个 demo选一个后端跑起来 跑通之后你就知道 SMPL 是什么手感了改pose24 个关节的轴角旋转、beta10 维体型系数、trans3 维平移顶点网格立刻更新。python smpl_np.py # NumPy 版向量化重写纯 CPU 也很快代码最好读 python smpl_tf.py # TensorFlow 版支持 GPU python smpl_torch.py # PyTorch 版可反向传播、GPU 训练 python smpl_torch_batch.py # PyTorch 批处理版一次喂一批人怎么选一句话版只想理解模型结构看 NumPy 版要 GPU 加速但不训练选 TensorFlow要进训练管线选 PyTorch——它从 TF 版移植而来额外支持 batch 维度SMIL_torch_batch.py则把婴儿体型模型 SMIL 也做成了批处理速度很快受显存限制稀疏张量还能再省内存。想核对两套实现是否一致可以跑test.py它对比过 TensorFlow 与 PyTorch 的输出。跑完之后往哪走模型能跑通只是开始。如果你手上是稀疏关键点、想反解出 SMPL 参数那属于逆运动学问题得找专门的求解方案如果是想给真实扫描拟合 SMPL 体型本项目不做这件事——官方思路可参考 clothed 形状回归相关的工作。把model.pkl和选好的后端留在环境里下一个动作通常是写几行set_params调用把你自己的姿态参数喂进去看看人体跟着动起来。【免费下载链接】SMPLNumPy, TensorFlow and PyTorch implementation of human body SMPL model and infant body SMIL model.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smp/SMPL创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考