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aitviewer

その他のソースコード

1.13.0

ダウンロード

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Windows、Linux、macOS でのクロスプラットフォームサポートを備えた 3D データのシーケンスを視覚化し、操作するためのツールセット。詳細については、公式ページ https://eth-ait.github.io/aitviewer を参照してください。

インストール

基本的なインストール:

pip install aitviewer

これにより、GPU バージョンの PyTorch が自動的にインストールされないことに注意してください。環境にすでにそれが含まれている場合はそのまま使用できますが、そうでない場合は手動でインストールします。

または、ローカルにインストールします (コードを拡張または変更する必要がある場合)

git clone [email protected]:eth-ait/aitviewer.git
cd aitviewer
pip install -e .

Apple Silicon を搭載した macOS では、PyQt6 を使用することをお勧めします。インストール手順については、この問題を確認してください。

より高度なインストールと SMPL ボディモデルのインストールについては、ドキュメントを参照してください。

特徴

ネイティブ Python インターフェイス、使いやすく、ハッキングが簡単。
SMPL[-H/-X] / MANO / FLAME / STAR / SUPR シーケンスをロードし、インタラクティブビューアーに表示します。
ビデオ/画像のサーバーレンダリング用のヘッドレスモード。
視覚化コードのノンブロッキング統合のためのリモートモード。
弱い遠近法または OpenCV カメラモデルを介して、画像の上に 3D データをレンダリングします。
アニメーション化可能なカメラパス。
SMPL シーケンスとポーズを手動で編集します。
事前に構築されたレンダリング可能なプリミティブ (円柱、球、点群など)。
内蔵の拡張可能な GUI (Dear ImGui に基づく)。
スクリーンショット、ビデオ、ターンテーブルビューをエクスポート (mp4/gif として)
高性能の ModernGL ベースのレンダリングパイプライン (ほとんどのラップトップで 100fps+ で実行)。

クイックスタート

SMPL T ポーズを表示します (SMPL モデルが必要):

 from aitviewer.renderables.smpl import SMPLSequencefrom aitviewer.viewer import Viewerif __name__ == '__main__':v = Viewer()v.scene.add(SMPLSequence.t_pose())v.run()

aitviewerを使用したプロジェクト

aitviewer を使用したプロジェクトのサンプル。このリストに追加したい場合はお知らせください。

Fan 他、HOLD: ビデオからの相互作用する手とオブジェクトのカテゴリーに依存しない 3D 再構成、CVPR 2024
Braun et al.、Physically Plausible Full-Body Hand-Object Interaction Synthesis、3DV 2024
Zhang および Christen 他、ArtiGrasp: 両手による器用な掴みと関節動作の物理的に妥当な合成、3DV 2024
カウフマン他、EMDB: 野生における地球規模の 3D 人間のポーズと形状の電磁データベース、ICCV 2023
Shen と Guo 他、X-Avatar: Expressive Human Avatars、CVPR 2023
Sun et al.、TRACE: 3D 環境におけるダイナミックカメラを使用したアバターの 5D 時間回帰、CVPR 2023
Fan et al.、ARCTIC: A Dataset for Dexterous Bimanual Hand-Object Manipulation、CVPR 2023
Dong および Guo 他、PINA: 単一の RGB-D ビデオシーケンスからのパーソナライズされた暗黙的なニューラルアバターの学習、CVPR 2022
Dong et al.、多視点画像からの形状認識型複数人物ポーズ推定、ICCV 2021
Kaufmann 他、EM-POSE: スパース電磁トラッカーからの 3D 人間の姿勢推定、ICCV 2021
Vechev 他、運動感覚衣服の計算設計、ユーログラフィックス 2021
Guo 他、野生の単眼ビデオからの人間のパフォーマンスのキャプチャ、3DV 2021

引用

このソフトウェアを使用する場合は、以下に引用してください。

@software{Kaufmann_Vechev_aitviewer_2022,
  author = {Kaufmann, Manuel and Vechev, Velko and Mylonopoulos, Dario},
  doi = {10.5281/zenodo.10013305},
  month = {7},
  title = {{aitviewer}},
  url = {https://github.com/eth-ait/aitviewer},
  year = {2022}
}