aitviewer
1.13.0
ชุดเครื่องมือสำหรับแสดงภาพและโต้ตอบกับลำดับของข้อมูล 3D พร้อมการรองรับข้ามแพลตฟอร์มบน Windows, Linux และ macOS ดูหน้าอย่างเป็นทางการที่ https://eth-ait.github.io/aitviewer สำหรับรายละเอียดทั้งหมด
การติดตั้งขั้นพื้นฐาน:
pip install aitviewerโปรดทราบว่าการดำเนินการนี้ไม่ได้ติดตั้ง PyTorch เวอร์ชัน GPU โดยอัตโนมัติ หากสภาพแวดล้อมของคุณมีสิ่งนี้อยู่แล้ว คุณควรไปได้เลย ไม่เช่นนั้นจะติดตั้งด้วยตนเอง
หรือติดตั้งในเครื่อง (หากคุณต้องการขยายหรือแก้ไขโค้ด)
git clone [email protected]:eth-ait/aitviewer.git
cd aitviewer
pip install -e .บน macOS ที่มี Apple Silicon ขอแนะนำให้ใช้ PyQt6 โปรดตรวจสอบปัญหานี้เพื่อดูคำแนะนำในการติดตั้ง
สำหรับการติดตั้งขั้นสูงเพิ่มเติมและสำหรับการติดตั้งรุ่นตัวถัง SMPL โปรดดูที่เอกสารประกอบ
อินเทอร์เฟซ Native Python ใช้งานง่ายและแฮ็ก
โหลดลำดับ SMPL[-H/-X] / MANO / FLAME / STAR / SUPR และแสดงในโปรแกรมดูแบบโต้ตอบ
โหมด Headless สำหรับเซิร์ฟเวอร์เรนเดอร์วิดีโอ/รูปภาพ
โหมดระยะไกลสำหรับการรวมโค้ดการแสดงภาพแบบไม่ปิดกั้น
เรนเดอร์ข้อมูล 3 มิติที่ด้านบนของภาพผ่านมุมมองที่ไม่ชัดเจนหรือรุ่นกล้อง OpenCV
เส้นทางกล้องที่เคลื่อนไหวได้
แก้ไขลำดับ SMPL และโพสท่าด้วยตนเอง
พื้นฐานที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่สามารถเรนเดอร์ได้ (ทรงกระบอก ทรงกลม พอยต์คลาวด์ ฯลฯ)
GUI ที่ขยายได้ในตัว (อิงจาก Dear ImGui)
ส่งออกภาพหน้าจอ วิดีโอ และมุมมองแผ่นเสียง (เป็น mp4/gif)
ไปป์ไลน์การเรนเดอร์ที่ใช้ ModernGL ประสิทธิภาพสูง (ทำงานที่ 100fps+ บนแล็ปท็อปส่วนใหญ่)
แสดงท่า SMPL T (ต้องใช้รุ่น SMPL):
จาก aitviewer.renderables.smpl นำเข้า SMPLSequence จาก aitviewer.viewer นำเข้า Viewerif __name__ == '__main__':v = Viewer()v.scene.add(SMPLSequence.t_pose())v.run()
ตัวอย่างโครงการโดยใช้ aitviewer แจ้งให้เราทราบหากคุณต้องการเพิ่มลงในรายการนี้!
Fan et al., HOLD: การสร้างมือและวัตถุที่โต้ตอบกันใหม่ในรูปแบบ 3 มิติที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าตามหมวดหมู่จากวิดีโอ, CVPR 2024
Braun และคณะ การสังเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมือและวัตถุที่เป็นไปได้ทางกายภาพ 3DV 2024
Zhang และ Christen et al., ArtiGrasp: การสังเคราะห์ที่เป็นไปได้ทางกายภาพของ Bi-Manual Dexterous Grasping and Articulation, 3DV 2024
Kaufmann และคณะ EMDB: ฐานข้อมูลแม่เหล็กไฟฟ้าของท่าทางและรูปร่างของมนุษย์ 3 มิติทั่วโลกในป่า ICCV 2023
Shen และ Guo และคณะ, X-Avatar: อวตารมนุษย์ที่แสดงออก, CVPR 2023
อาทิตย์ และคณะ, TRACE: การถดถอยชั่วคราวของอวาตาร์แบบ 5 มิติด้วยกล้องไดนามิกในสภาพแวดล้อมแบบ 3 มิติ, CVPR 2023
Fan et al., ARCTIC: ชุดข้อมูลสำหรับการจัดการวัตถุด้วยมือสองมือที่คล่องแคล่ว CVPR 2023
Dong และ Guo และคณะ, PINA: การเรียนรู้อวตารของระบบประสาทโดยนัยส่วนบุคคลจากลำดับวิดีโอ RGB-D เดี่ยว, CVPR 2022
Dong และคณะ การประมาณท่าโพสแบบหลายบุคคลที่คำนึงถึงรูปร่างจากรูปภาพหลายมุมมอง ICCV 2021
Kaufmann และคณะ EM-POSE: การประมาณท่าทางมนุษย์ 3 มิติจากเครื่องติดตามแม่เหล็กไฟฟ้าแบบกระจัดกระจาย ICCV 2021
Vechev และคณะ การออกแบบเชิงคำนวณของเสื้อผ้าการเคลื่อนไหวร่างกาย Eurographics 2021
Guo และคณะ การจับภาพประสิทธิภาพของมนุษย์จากวิดีโอตาข้างเดียวในป่า 3DV 2021
หากคุณใช้ซอฟต์แวร์นี้ โปรดอ้างอิงตามด้านล่างนี้
@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}
}ซอฟต์แวร์นี้ได้รับการพัฒนาโดย Manuel Kaufmann, Velko Vechev และ Dario Mylonopoulos สำหรับคำถามโปรดสร้างปัญหา เรายินดีและสนับสนุนการมีส่วนร่วมของโมดูลและคุณลักษณะจากชุมชน
