[紙ページ] [紙] [supp。マット。]
非営利科学研究目的のためのソフトウェア著作権ライセンス。 3Dメッシュ、ブレンドウェイト、ブレンドシェイプなど、SMPL-X/SMPLIFY-Xモデル、データ、ソフトウェア（「モデルとソフトウェア」）をダウンロードおよび/または使用する前に、利用規約と付随するドキュメントを注意深くお読みください。 、テクスチャ、ソフトウェア、スクリプト、アニメーション。モデルとソフトウェア（ダウンロード、クローニング、インストール、およびこのGitHubリポジトリのその他の使用を含む）をダウンロードおよび/または使用することにより、これらの利用規約を読み、それらを理解し、それらに拘束されることに同意したことを認めます。これらの利用規約に同意しない場合は、モデルとソフトウェアをダウンロードおよび/または使用してはなりません。本契約の条件の侵害は、このライセンスに基づくお客様の権利を自動的に終了します。
論文の図1と2に使用された元の画像は、このリンクにあります。論文の画像は、getTyimages.comのライセンスに基づいて使用されます。私たちは出版物でそれらを使用する権利を取得しましたが、再配布は許可されていません。指定されたリンクの指示に従って、使用権を取得してください。私たちの結果は、元の画像の483×724ピクセルの解像度で得られます。
SMPL-X （SMPL Expressive）は、顔、手、および体のために共同で訓練された形状パラメーターを備えた統一されたボディモデルです。 SMPL-Xは、標準の頂点ベースのリニアブレンドスキンを使用して、学習した修正ブレンドの形状を使用し、n = 10、475の頂点とk = 54のジョイントを持ち、首、顎、眼球、指を含みます。 SMPL-Xは関数M（θ、β、ψ）で定義されます。ここで、θはポーズパラメーター、βは形状パラメーター、ψで表現パラメーターです。
モデルをインストールするには、指定された順序で次の手順に従ってください。
pip install smplx[all]git clone https://github.com/vchoutas/smplx
python setup.py installSMPL-Xモデルをダウンロードするには、このプロジェクトWebサイトにアクセスして登録して、ダウンロードセクションにアクセスしてください。
SMPL+Hモデルをダウンロードするには、このプロジェクトWebサイトにアクセスして登録して、ダウンロードセクションにアクセスします。
SMPLモデルをダウンロードするには、この（男性と女性モデル）とこの（性別中立モデル）プロジェクトWebサイトに移動し、ダウンロードセクションにアクセスするために登録してください。
ローダーは、SMPL-X、SMPL+H、SMPL、およびMANOモデルのいずれかを使用するオプションを提供します。使用するモデルに応じて、それぞれのダウンロード手順に従ってください。 MANO、SMPL、SMPL+H、およびSMPL-Xを切り替えるには、 Model_PathまたはModel_Typeパラメーターを変更するだけです。詳細については、モデルクラスのドキュメントを確認してください。 SMPLおよびSMPL+Hを使用する前に、ツール/README.MDの指示に従って、両方のモデルPKLから不気味なオブジェクトを削除し、MANOパラメーターをSMPL+Hとマージする必要があります。
body_modelsのcreate関数を使用するか、SMPL、SMPL+H、およびSMPL-Xモデルのコンストラクターを直接呼び出すことができます。モデルへのパスは、パラメーターを備えたファイルへのパスまたは次の構造を持つディレクトリのいずれかです。
models
├── smpl
│ ├── SMPL_FEMALE.pkl
│ └── SMPL_MALE.pkl
│ └── SMPL_NEUTRAL.pkl
├── smplh
│ ├── SMPLH_FEMALE.pkl
│ └── SMPLH_MALE.pkl
├── mano
| ├── MANO_RIGHT.pkl
| └── MANO_LEFT.pkl
└── smplx
├── SMPLX_FEMALE.npz
├── SMPLX_FEMALE.pkl
├── SMPLX_MALE.npz
├── SMPLX_MALE.pkl
├── SMPLX_NEUTRAL.npz
└── SMPLX_NEUTRAL.pklSMPL-XとManoの間の頂点の対応、FlameはProject Webサイトからダウンロードできます。フォルダーの対応に対応データを抽出した場合は、次のスクリプトを使用して視覚化します。
python examples/vis_mano_vertices.py --model-folder $SMPLX_FOLDER --corr-fname correspondences/MANO_SMPLX_vertex_ids.pkl
python examples/vis_flame_vertices.py --model-folder $SMPLX_FOLDER --corr-fname correspondences/SMPL-X__FLAME_vertex_ids.npy
SMPLXパッケージをインストールしてモデルパラメーターをダウンロードした後、 Demo.pyスクリプトを実行して結果を視覚化できるはずです。このステップでは、ピレンダーパッケージとトリマッシュパッケージをインストールする必要があります。
python examples/demo.py --model-folder $SMPLX_FOLDER --plot-joints=True --gender="neutral"
たとえば、モデルのグローバルなポーズ、つまりルートの回転と翻訳を新しい座標系に変更する場合は、モデルの回転が回転中心として骨盤を使用することを考慮する必要があります。より詳細な説明は、次のリンクにあります。何かが明確でない場合は、説明を更新できるようにお知らせください。
プロジェクトにロードされるモデル、つまりSMPL-XまたはSMPL+HまたはSMPLに応じて、同じ順序でリストされている最も関連性の高い作業を引用してください。
@inproceedings{SMPL-X:2019,
title = {Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image},
author = {Pavlakos, Georgios and Choutas, Vasileios and Ghorbani, Nima and Bolkart, Timo and Osman, Ahmed A. A. and Tzionas, Dimitrios and Black, Michael J.},
booktitle = {Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year = {2019}
}
@article{MANO:SIGGRAPHASIA:2017,
title = {Embodied Hands: Modeling and Capturing Hands and Bodies Together},
author = {Romero, Javier and Tzionas, Dimitrios and Black, Michael J.},
journal = {ACM Transactions on Graphics, (Proc. SIGGRAPH Asia)},
volume = {36},
number = {6},
series = {245:1--245:17},
month = nov,
year = {2017},
month_numeric = {11}
}
@article{SMPL:2015,
author = {Loper, Matthew and Mahmood, Naureen and Romero, Javier and Pons-Moll, Gerard and Black, Michael J.},
title = {{SMPL}: A Skinned Multi-Person Linear Model},
journal = {ACM Transactions on Graphics, (Proc. SIGGRAPH Asia)},
month = oct,
number = {6},
pages = {248:1--248:16},
publisher = {ACM},
volume = {34},
year = {2015}
}
このリポジトリはもともとSMPL-X/SMPLIFY-X（CVPR 2019）のために開発されましたが、https：//smpl-x.is.tue.mpg.deをご覧ください。
顔のランドマークに使用されるTensorflowコードを共有してくれたSoubhik Sanyalに感謝します。
このリポジトリのコードは、Vassilis Choutasによって実装されました。
質問については、[email protected]にお問い合わせください。
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