ROMP 다운로드 - ROMP 소스 코드 다운로드

ROMP

파이썬

BEV training data

다운로드

말괄량이	Bev	추적하다
다수의 3D 사람의 단안, 1 단계, 회귀 (ICCV21)	사람들을 대신하는 사람 : 3D 사람들의 단안 회귀 (CVPR2022)	추적 : 3D 환경에서 다이나믹 카메라가있는 아바타의 5D 시간 회귀 (CVPR2023)
ROMP는 실시간 으로 단안 다중 개인 3D 메쉬 복구를위한 1 단계 방법입니다.	Bev는 또한 다인다 깊이 관계를 탐색하고 모든 연령대를 지원합니다.	추적은 특정 피험자를 추적 하고 동적 카메라로 글로벌 3D 궤적을 복구합니다.
[종이] [비디오]	[프로젝트 페이지] [종이] [비디오]	[프로젝트 페이지] [종이] [비디오]
	[상대 인간 데이터 세트]	[Dynacam 데이터 세트]

Linux / Windows / Mac에서 ROMP & BEV를 실행하기 위해 크로스 플랫폼 API (PIP를 통해 설치)를 제공합니다.

소식

2023/06/17 : Trace 코드 릴리스. 추론에 대한이 지침을 참조하십시오.
2022/06/21 : BEV의 교육 및 평가 코드가 출시되었습니다. Model_Data를 업데이트하십시오.
2022/05/16 : Simple-Romp v1.0은 추적, 파이썬 호출, BVH 내보내기 등을 지원하기 위해 릴리스됩니다.
2022/04/14 : BEV의 추론 코드는 단순 림 V0.1.0에서 릴리스되었습니다.
2022/04/10 : CPU/GPU의 더 빠른 추론 속도로 ONNX 지원 추가.
오래된 통나무

시작하기

추론을 위해 Simple-Romp를 사용하십시오. 나머지 코드는 훈련을위한 것입니다.

사용하는 방법

ROMP & BEV

추론 및 내보내기 (FBX/GLB/BVH)는이 지침을 참조하십시오.

교육은 데이터 준비를 위해서는 DataSet.md, Dataset.Md, Train.MD를 참조하려면 설치 .md를 참조하십시오.

벤치 마크에 대한 평가는 romp_evaluation, bev_evaluation을 참조하십시오.

추적하다

추론은이 도구를 참조하십시오.

벤치 마크에 대한 평가는 trace_evaluation을 참조하십시오.

훈련은 trace_train을 참조하십시오.

확장

[Blender Addon] : Yan Chuanhang은 이미지, 비디오 또는 웹캠 입력에서 ROMP를 사용하여 블렌더에서 3D 문자를 구동하기 위해 Blender-Addon을 만들었습니다.

[VMC 프로토콜] : Vivien Richter는 ROMP를 사용하여 다양한 모션 캡처 솔루션에 대한 VMC (Virtual Motion Capture) 프로토콜 지원을 구현했습니다.

도커 사용

Docker.md를 참조하십시오

버그 보고서

버그에 대한 문제를 제출하는 데 오신 것을 환영합니다.

기고자

이 저장소는 Yu Sun에 의해 유지됩니다.

ROMP는 또한 많은 개발자들의 혜택을 받았습니다

Peng Cheng : 센터지도 훈련에 대한 건설적인 토론.
Marco Musy : 질감 SMPL 시각화에 도움이됩니다.
Gavin Grey : 노트북에서 코드를 실행하기 위해 우아한 컨텍스트 관리자를 지원합니다.
VLT Media 및 Vivien Richter : Windows & Batch_videos.py에서 실행에 대한 지원 추가.
Chuanhang Yan : 블렌더에서 캐릭터를 운전하기위한 애드온 개발.
Tian Jin : 단순화 된 SMPL 및 빠른 렌더링 (Realrender)에 도움이됩니다.
Zhengdiyu : 구현 세부 사항 최적화에 대한 유용한 토론.
Ali Yaghoubian : Simple-Romp에 Docker 파일을 추가하십시오.

소환

 @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 } }