T2M-GPT

T2M-GPT

基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术

T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作,已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料,支持多种3D动作数据集。

T2M-GPT人体运动生成视觉结果深度学习三维模型Github开源项目

T2M-GPT 项目介绍

T2M-GPT项目是一项由多位研究人员共同开发的,旨在从文本描述生成三维人类动作的创新项目。这项技术为计算机视觉和自然语言处理领域带来了新的发展,展示了如何通过文本输入来生成逼真的人类运动。

项目背景

T2M-GPT的全称是“生成文本描述的人体动作”,这一系统运用了离散表示方法,使计算机能够从文字描述中生成对应的三维人类动作。在现代社会中,三维动画和虚拟现实逐渐进入人们生活的各个方面,这种技术可以方便地用于动画制作、游戏开发、虚拟现实应用等领域。

功能展示

通过项目页面中的可视化结果,用户可以直观地看到T2M-GPT系统的效果。例如,输入一句话描述如“一个人向前走并倒立”,系统可以相应地产生一个动画,展现该动作过程。这种技术不仅能准确地捕捉动作,还能在细节上保持高度的真实性。

安装指南

T2M-GPT项目主要基于Pytorch框架进行开发,用户可以在支持单个GPU V100-32G的环境中运行。详细的安装步骤包括创建Python环境、下载必要的依赖关系和数据集,下载和配置预训练的模型文件,用户需要按步骤执行安装脚本以配置系统和环境,这样便能开始使用T2M-GPT进行实验和开发。

数据集与特征提取

该项目使用的是HumanML3D和KIT-ML这两个三维人类动作-语言数据集,这两个数据集为系统学习和生成提供了丰富的素材。同时,项目使用了现有的文本和动作特征提取器来提高生成效果,这些工具为模型的训练和评估提供了强大的支持。

快速入门

为了帮助用户快速上手,项目提供了详细的使用指南和在线演示,不需要太多技术背景的用户也可以通过这些材料迅速上手,体验T2M-GPT带来的神奇效果。

训练与评估

项目包括完整的训练和评估模块,这些模块为开发者提供了指引,以便训练自己的模型或根据研究需要对模型进行微调。此外,系统还具备渲染SMPL网格的功能,允许用户将生成的动作直接转化为视觉上更真实的效果。

项目贡献与感言

该项目在开发过程中得到了众多开源项目及个人的帮助和反馈,开发团队在此表示感谢,特别是对那些贡献代码、提供技术支持和灵感讨论的开发者们。

更新日志

项目持续在更新,以引入新的功能和改进。如在2023年2月19日,添加了hugging face空间演示,支持骨架和SMPL网格的可视化。

总体而言,T2M-GPT项目的推出为文本转化为三维人类动作带来了新的可能,具有广泛的应用前景和巨大的潜力。

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