Champ项目SMPL模型与渲染处理全流程指南

项目概述

Champ是一个基于生成式视觉技术的创新项目，能够将舞蹈视频中的人物动作迁移到其他人物形象上。本文将详细介绍该项目中关于SMPL模型处理与渲染的关键技术流程，帮助开发者快速掌握核心数据处理方法。

环境准备

基础依赖安装

1. 4D-Humans安装

   • 建议使用Python 3.10创建专用环境
   • 两种安装方式可选：
     • 源码安装：克隆仓库后执行pip install -e本地安装
     • 直接安装：通过pip从远程仓库安装

2. Detectron2安装

   • 需要GCC/G++ 12作为编译环境
   • 同样支持源码安装和直接安装两种方式

3. Blender安装

   • 推荐使用Blender 3.x版本
   • 需从官网下载对应操作系统的安装包

模型下载与配置

关键模型获取

1. DWPose模型

   • 包含姿态估计模型(dw-ll_ucoco_384.onnx)和检测模型(yolox_l.onnx)
   • 需放置于项目特定目录下

2. HMR2检查点

   • 通过项目提供的脚本直接下载

3. Detectron2模型

   • 同样使用项目脚本下载

4. SMPL模型

   • 需从官方网站获取授权下载
   • 下载后需将模型文件放置于指定目录结构

数据处理全流程

1. 视频预处理

将舞蹈视频转换为帧序列：

mkdir -p driving_videos/Video_1/images
ffmpeg -i your_video_file.mp4 -c:v png driving_videos/Video_1/images/%04d.png

2. SMPL模型拟合

执行命令进行SMPL拟合：

python -m scripts.data_processors.smpl.generate_smpls \
  --reference_imgs_folder reference_imgs \
  --driving_video_path driving_videos/your_video_1 \
  --device YOUR_GPU_ID

参数说明：

• --figure_scale：可调整体型参数(-10到10)
• 结果可视化在reference_imgs/visualized_imgs目录

3. SMPL平滑处理

使用Blender进行运动平滑：

blender --background --python scripts/data_processors/smpl/smooth_smpls.py \
  --smpls_group_path driving_videos/your_video_1/smpl_results/smpls_group.npz \
  --smoothed_result_path driving_videos/your_video_1/smpl_results/smpls_group.npz

4. SMPL迁移

将参考图像的SMPL参数迁移到驱动视频：

python -m scripts.data_processors.smpl.smpl_transfer \
  --reference_path reference_imgs/smpl_results/your_ref_img_A.npy \
  --driving_path driving_videos/your_video_1 \
  --output_folder transferd_result \
  --figure_transfer \
  --view_transfer

关键选项：

• --figure_transfer：保持参考图像体型
• --view_transfer：转换到参考图像相机空间

5. Blender渲染

生成条件图：

blender scripts/data_processors/smpl/blend/smpl_rendering.blend \
  --background \
  --python scripts/data_processors/smpl/render_condition_maps.py \
  --driving_path transferd_result/smpl_results \
  --reference_path reference_imgs/images/your_ref_img_A.png

GPU加速：添加--device YOUR_GPU_ID参数

6. DWPose处理

生成姿态估计结果：

python -m scripts.data_processors.dwpose.generate_dwpose \
  --input transferd_result/normal \
  --output transferd_result/dwpose

常见问题与技巧

1. 环境问题：

   • 确保所有依赖版本兼容
   • Linux环境下测试最稳定

2. 体型调整：

   • 对于特殊体型可使用figure_scale参数微调

3. 渲染优化：

   • 使用GPU加速可显著提升渲染速度
   • 注意Blender版本兼容性

4. 结果验证：

   • 中间结果可视化非常重要
   • 建议逐步检查每个处理阶段的输出

通过以上完整流程，开发者可以成功准备Champ项目所需的所有运动数据，为后续的舞蹈动作迁移打下坚实基础。