一. 论文信息

《Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.03176.pdf

代码地址：https://github.com/vchoutas/smplify-x

二. 内容简介

这个是效果图，

说实话我体感这个论文碉堡了，我也想实现下自己的数据。后来发现了一个问题：

数据集是EHF（Expressive Hands and Face）

EHF（Expressive Hands and Face）EHF是用于评估3D人体重建方法的数据集（共601个文件）。EHF数据集包含100帧，由专业的标注员手工精心标注，以确保3D伪真值（pseudo ground truth
）的真实性。1. 每帧包含：1) -文件名：“*_img.jpg” - jpg格式的RGB全身图像。2) -文件名：“*_img.png” - png格式的RGB全身图像。3) -文件名：“*_scan.obj” - 此帧的3D扫描（多视图立体重建）。4) -文件名：“*_align.ply” - 以3D mesh形式将SMPL-X与3D扫描对齐（作为伪真值）。5) -文件名：“*_2Djnt.json” - 使用OpenPose估计的2D关节（来自单目RGB）。6) -文件名：“*_2Djnt.png”-OpenPose 2D关节的可视化。扫描（.obj）和对齐（.ply）均以米为单位。

简单来说：一张图片，需要配套6个文件。

三. 代码实现

文章复现不做小白科普，需要基础的算法知识。

git clone git@github.com:muelea/smplify-xmc.git
cd smplify-xmc

下载训练好的模型和测试数据。

叫我雷锋，网盘链接如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1_5fgni7u7NylZKrLYWOwPA
提取码：yq3w

代码结构图如下：

包和依赖没问题的话，运行demo推理文件

这里需要注意的是，路径和自己代码中路径的一致性。（出问题了按照报错对照一下。）

cd /smplify-xmc
python main_singleview.py --config configs/fit_smplx_singleview.yaml \
--dataset mtp_demo \
--input_base_dir data/example_input/singleview/subject1 \
--input_dir_poses data/example_input/presented_poses \
--output_dir data/example_output/singleview/subject1 \
--model_folder /smplify-xmc/modelfolder/models/

效果图对比

END

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论文复现：Expressive Body Capture

一. 论文信息

二. 内容简介

三. 代码实现

END

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