nghorbani/amass

해결하는 문제

AMASS는 다수의 광학 마커 기반 모션 캡처 (mocap) 데이터셋을 위한 통합 프레임워크와 파라미터화를 제공합니다. 파편화된 인체 동작 데이터를 공통 형식으로 통합하여 애니메이션, 시각화 및 딥러닝 모델 학습에 더 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 MoSh++ 파이프라인을 사용하여 SMPL+H 바디 모델을 mocap 데이터에 맞춥니다. 인체 동작을 표면 형상으로 표현하며, 확장된 형상 공간(16개의 betas 및 8개의 DMPLs)을 지원합니다. 이 저장소는 AMASS 데이터를 사용하여 SMPL+H, SMPL 및 SMPL-X 바디 모델을 애니메이션화하기 위한 도구와 Jupyter notebooks를 제공합니다.

대상 사용자

학습이나 시각화를 위해 고품질의 표준화된 인체 모션 캡처 데이터가 필요한 컴퓨터 비전, 애니메이션 및 딥러닝 분야의 연구자 및 개발자.

주요 특징

• 다양한 mocap 데이터셋에서 수집된 인체 동작의 통합 데이터베이스.
• SMPL+H, SMPL 및 SMPL-X를 포함한 다중 바디 모델 지원.
• 미리 정의된 중복 없는 학습/검증/테스트 데이터 분할 포함.
• DFaust 레지스트레이션을 사용하여 합성 mocap을 생성하는 도구.