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ROMP

パイソン

BEV training data

ダウンロード

romp	bev	トレース
単眼、1段階、複数の3Dの回帰（ICCV21）	人々を自分の代わりに置く：3Dの単眼退縮深度（CVPR2022）	トレース：3D環境でダイナミックカメラを使用したアバターの5D時間回帰（CVPR2023）
Rompは、単眼のマルチパーソン3Dメッシュリカバリのリアルタイムの1段階の方法です。	Bevはさらに、複数人の深さ関係を調査し、すべての年齢層をサポートします。	Traceは、特定の被験者をさらに追跡し、動的カメラでグローバルな3D軌道を回復します。
[紙] [ビデオ]	[プロジェクトページ] [紙] [ビデオ]	[プロジェクトページ] [紙] [ビデオ]
	[相対人間データセット]	[Dynacamデータセット]

Linux / Windows / MacでRomp＆Bevを実行するために、クロスプラットフォームAPI （PIP経由でインストール）を提供します。

目次
ニュース
はじめる
- インストール
- Google Colabを試してみてください
それを使用する方法
- 推論とエクスポートのためのこのガイダンス（FBX/GLB/BVH）を参照してください。
- 電車
- 評価
- Dockerの使用
- バグレポート
引用
了承

ニュース

2023/06/17：Traceのコードのリリース。推論については、この指示を参照してください。
2022/06/21：BEVのトレーニングと評価コードがリリースされました。 model_dataを更新してください。
2022/05/16：Simple-Romp V1.0は、追跡、Pythonの呼び出し、BVHのエクスポートなどをサポートするためにリリースされます。
2022/04/14：BEVの推論コードは、Simple-Romp v0.1.0でリリースされました。
2022/04/10：CPU/GPUの推論速度が高速で、ONNXサポートの追加。
古いログ

はじめる

推論にはSimple-Rompを使用してください。残りのコードはトレーニング専用です。

それを使用する方法

romp＆bev

推論とエクスポート（FBX/GLB/BVH）については、このガイダンスを参照してください。

トレーニングについては、installation.mdを参照してください。完全なインストールについては、データ準備のためにdataset.md、トレーニング用のtrain.mdを参照してください。

ベンチマークでの評価については、romp_evaluation、bev_evaluationを参照してください。

トレース

推論については、この機器を参照してください。

ベンチマークでの評価については、trace_evaluationを参照してください。

トレーニングについては、trace_trainを参照してください。

拡張機能

[Blender Addon]：Yan Chuanhangは、画像、ビデオ、またはウェブカメラの入力のRompを使用して、Blender-Addonを作成してBlenderで3D文字を駆動しました。

[VMCプロトコル]：Vivien Richterは、ROMPを使用したさまざまなモーションキャプチャソリューションのVMC（仮想モーションキャプチャ）プロトコルサポートを実装しました。

Dockerの使用

docker.mdを参照してください

バグレポート

バグの問題を提出してください。

貢献者

このリポジトリはYu Sunによって維持されています。

Rompは、多くの開発者からも恩恵を受けています

Peng Cheng：センターマップトレーニングに関する建設的な議論。
Marco Musy：テクスチャのSMPLの視覚化に役立ちます。
Gavin Gray：ノートブックでコードを実行するためのエレガントなコンテキストマネージャーのサポートを追加します。
VLT MediaとVivien Richter：Windows＆batch_videos.pyでのランニングのサポートの追加。
Chuanhang Yan：ブレンダーでドライビングキャラクターのアドオンを開発します。
Tian Jin：簡略化されたSMPLと高速レンダリング（RealRender）を支援します。
Zhengdiyu：実装の詳細の最適化に関する役立つ議論。
Ali Yaghoubian：Simple-RompのDockerファイルを追加します。

引用

 @InProceedings { TRACE ,
    author = { Sun, Yu and Bao, Qian and Liu, Wu and Mei, Tao and Black, Michael J. } ,
    title = { {TRACE: 5D Temporal Regression of Avatars with Dynamic Cameras in 3D Environments} } , 
    booktitle = { CVPR } , 
    year = { 2023 } }
@InProceedings { BEV ,
    author = { Sun, Yu and Liu, Wu and Bao, Qian and Fu, Yili and Mei, Tao and Black, Michael J } ,
    title = { {Putting People in their Place: Monocular Regression of 3D People in Depth} } ,
    booktitle = { CVPR } ,
    year = { 2022 } }
@InProceedings { ROMP ,
    author = { Sun, Yu and Bao, Qian and Liu, Wu and Fu, Yili and Michael J., Black and Mei, Tao } ,
    title = { {Monocular, One-stage, Regression of Multiple 3D People} } ,
    booktitle = { ICCV } ,
    year = { 2021 } }