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- 想弄懂SMPL模型该如何学习？ - 知乎
SMPL 是一种3D人体建模方法，现在几乎所有的元宇宙人体建模都是基于此类方法，包括但不限于元宇宙，自动驾驶等领域。
- SMPL模型和SCAPE模型的主要区别是什么？ - 知乎
SMPL： Vertex linear blend skinning：一种顶点线性混合蒙皮算法，用于将3D模型的骨骼动画应用于3D模型表面。 Blend shape interpolation：一种混合形状插值算法，用于实现面部表情和手势的动画效果。
- 用深度学习进行人体三维重建，该如何入门？ - 知乎
同时他们提出使用随机森林（RandomForest）模型学习人体轮廓到SMPL体型参数的映射关系。 但是他们预测的人体轮廓质量较差，严重影响体型的预测结果。 近年来，基于 深度学习 的参数化人体形状重建方法开始变得流行 [24]。
- 基于计算机视觉从一张图片重建人体的三维网格，能否获取腰围、胸围、臂长、腿长等数据？ - 知乎
而为了从单张图像中恢复除身体外更多的几何信息，像手部动作和人脸表情，Choutas等 [57]使用身体驱动的注意力技术从图像提取更高分辨率的手部、 脸部特写， 帮助网络预测匹配的SMPL-X参数。 Zhang等 [58]则考虑如何预测与三维场景相匹配的SMPL人体。
- SMPL模型中的BlendShapes该如何理解？ - 知乎
smpl模型，是一个描述人体姿态以及对应表面的类（CLASS）。通过其中关键参数的设置，来实现一个对不同体型、姿态的人体表面模型的构建。个人理解，可以把smpl的参数分为两类： 显式参数 (smpl输出参数，理解了这些参数，就能够使用smpl模型)： 1、身体朝向global_orient： [3] 身体的朝向，采用轴角
- 遥操作机器人 需要学习那些技术要点呢 - 知乎
WHAM使用SMPL-X模型进行人类姿势参数化。 使用的人形机器人具有SMPL-X的部分自由度，仅包含19个旋转关节，在retargeting时，将SMPL-X对应的欧拉角复制到人形机器人中，即髋部、膝盖、脚踝、 躯干、肩膀和肘部。
- motion generation - 知乎
初始数据（SMPL参数） root_orient：全局根节点的旋转向量（朝向） pose_body：每个关键点的局部旋转向量（相对于根节点） betas: 3D person shape （默认为0） trans：跟节点的3D位置 HumanML3D表示 position representation：从rotati…
- 如何用AI生成一张完美的手部照片？ - 知乎
HanDiffuser 由两个组件组成：一个 Text-to-Hand-Params (T2H) 扩散模型，用于从输入文本提示生成 SMPL-Body 和 MANO-Hand 参数，以及一个 Text-Guided Hand-Params-to-Image (T-H2I) 扩散模型，以先前组件生成的提示和手部参数上为条件合成图像。
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