nghorbani/amass

解決する課題

AMASS は、複数の光学式マーカーベースのモーションキャプチャ (mocap) データセットに対して、統一されたフレームワークとパラメータ化を提供します。断片化された人体の動作データを共通のフォーマットに統合することで、アニメーション、可視化、およびディープラーニングモデルの学習への利用を容易にします。

仕組み

このプロジェクトでは、MoSh++ パイプラインを使用して SMPL+H ボディモデルを mocap データに適合させます。人体の動きを表面形状として表現し、拡張された形状空間（16個の betas と 8個の DMPLs）をサポートしています。このリポジトリには、AMASS データを使用して SMPL+H、SMPL、および SMPL-X ボディモデルをアニメーション化するためのツールと Jupyter notebooks が含まれています。

対象ユーザー

学習や可視化のために高品質で標準化された人体のモーションキャプチャデータを必要とする、コンピュータビジョン、アニメーション、ディープラーニング分野の研究者および開発者。

ハイライト

• 多様な mocap データセットからなる人体の動作の統合データベース。
• SMPL+H、SMPL、SMPL-X を含む複数のボディモデルのサポート。
• 事前に定義された重複のない学習/検証/テストデータの分割。
• DFaust レジストレーションを使用して合成 mocap を生成するためのツール。