SMPL 模型應用：3D 人體模型重建與姿勢形狀評估

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SMPL 模型是一種根據統計學習的引數化人體模型，可以有效地表示人體的形狀和姿勢變化。透過調整形狀引數（β）和姿勢引數（θ），可以生成不同體型和姿態的 3D 人體模型。SMPLify 方法則利用 2D 關節點資訊，透過最佳化演算法擬合 SMPL 模型引數，以重建 3D 人體模型。目標函式通常包含關節點誤差、姿勢和形狀正則化項，以確保模型的合理性和穩定性。在實作過程中，需要使用 Python 和相關函式庫，例如 OpenCV 和 SMPL 函式庫，進行模型載入、資料預處理、最佳化求解和視覺化呈現。

形狀變化的表示

形狀變化可以用一組引數來表示，這些引數稱為形狀引數（β）。這些引數可以用來描述人體的基本形狀，例如身高、體重、骨骼結構等。形狀引數可以用來計算人體的形狀變化，例如計算人體的體積、表面積等。

姿勢變化的表示

姿勢變化可以用一組引數來表示，這些引數稱為姿勢引數（θ）。這些引數可以用來描述人體在不同姿勢下的變化，例如站立、坐下、躺下等。姿勢引數可以用來計算人體的姿勢變化，例如計算人體的關節角度、肌肉張力等。

人體模型中的形狀和姿勢變化

人體模型中，形狀和姿勢變化可以用以下公式來表示：

j(β; J, T, S) = J(T + B_s(β; S))

其中，j是人體模型中的關節位置，β是形狀引數，J是關節的初始位置，T是姿勢引數，S是骨骼結構，B_s是形狀變化的基礎函式。

這個公式表示，人體模型中的關節位置是由形狀引數和姿勢引數共同決定 的。形狀引數用來描述人體的基本形狀，姿勢引數用來描述人體在不同姿勢下的變化。

形狀變化的基礎函式

形狀變化的基礎函式B_s可以用以下公式來表示：

B_s(β; S) = ∑(i=1)^n b_i(β) * s_i

其中，b_i是形狀變化的基礎函式，s_i是骨骼結構的基礎函式，n是基礎函式的數量。

這個公式表示，形狀變化的基礎函式是由多個基礎函式組成，每個基礎函式對應一個特定的形狀變化。

姿勢變化的基礎函式

姿勢變化的基礎函式B_p可以用以下公式來表示：

B_p(θ) = ∑(i=1)^m b_i(θ) * t_i

其中，b_i是姿勢變化的基礎函式，t_i是姿勢引數的基礎函式，m是基礎函式的數量。

這個公式表示，姿勢變化的基礎函式是由多個基礎函式組成，每個基礎函式對應一個特定的姿勢變化。

模擬人體3D模型：SMPL應用

在本文中，我們將探討如何使用SMPL（Skinned Multi-Person Linear）模型來建立3D人體模型。SMPL是一種根據機器學習的模型，可以模擬人體的形狀和姿勢。

SMPL模型概述

SMPL模型是一種統計模型，使用了一組根據機器學習的演算法來學習人體的形狀和姿勢。該模型可以根據一組引數來生成3D人體模型，包括身體形狀、姿勢和麵部表情等。

應用SMPL模型

要使用SMPL模型，需要先載入模型的權重和引數。然後，可以使用這些引數來生成3D人體模型。以下是使用SMPL模型的步驟：

  1. 載入SMPL模型的權重和引數。
  2. 定義隨機的姿勢和形狀引數。
  3. 使用SMPL模型生成3D人體模型。
  4. 將3D人體模型儲存為OBJ檔案。
  5. 使用渲染引擎來渲染3D人體模型。

實作SMPL模型

以下是使用Python實作SMPL模型的例子：

import cv2
import numpy as np
from opendr.renderer import ColoredRenderer
from opendr.lighting import LambertianPointLight
from opendr.camera import ProjectPoints

from smpl.serialization import load_model

# 載入SMPL模型的權重和引數
m = load_model('../smplify/code/models/basicModel_neutral_lbs_10_207_0_v1.0.0.pkl')

# 定義隨機的姿勢和形狀引數
m.pose[:] = np.random.rand(m.pose.size) * .2

# 使用SMPL模型生成3D人體模型
renderer = ColoredRenderer()
renderer.set(v=m, f=m.f, vc=m.vc)

# 將3D人體模型儲存為OBJ檔案
import trimesh
mesh = trimesh.Trimesh(vertices=m.v, faces=m.f)
mesh.export('hello_smpl.obj')

# 使用渲染引擎來渲染3D人體模型
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(renderer.r)
plt.show()

這個例子使用SMPL模型生成了一個3D人體模型，並將其儲存為OBJ檔案。然後，使用渲染引擎來渲染3D人體模型。

建立3D人體模型的渲染器和光源

在建立3D人體模型的過程中，渲染器和光源是兩個非常重要的組成部分。以下是建立渲染器和光源的步驟：

建立渲染器

首先，我們需要建立一個渲染器。這裡，我們使用的是OpenDR渲染器。建立渲染器的程式碼如下：

# 建立OpenDR渲染器
rn = ColoredRenderer()

接下來，我們需要設定渲染器的屬性，包括相機引數、視錐引數等。程式碼如下：

# 設定渲染器的屬性
w, h = (640, 480)
rn.camera = ProjectPoints(v=m,
                           rt=np.zeros(3),
                           t=np.array([0, 0, 2.]),
                           f=np.array([w, w]) / 2.,
                           c=np.array([w, h]) / 2.,
                           k=np.zeros(5))
rn.frustum = {'near': 1., 'far': 10., 'width': w, 'height': h}
rn.set(v=m, f=m.f, bgcolor=np.zeros(3))

建立光源

接下來，我們需要建立一個光源。這裡，我們使用的是Lambertian點光源。建立光源的程式碼如下：

# 建立Lambertian點光源
rn.vc = LambertianPointLight(
    f=m.f,
    v=rn.v,
    num_verts=len(m),
    light_pos=np.array([-1000, -1000, -2000]),
    vc=np.ones_like(m) * .9,
    light_color=np.array([1., 1., 1.]))

顯示渲染結果

最後，我們可以使用OpenCV顯示渲染結果。程式碼如下：

# 顯示渲染結果
cv2.imshow('render_SMPL', rn.r)

這樣，我們就完成了渲染器和光源的建立，並顯示了渲染結果。下一步，我們可以進一步最佳化渲染器和光源的引數，以獲得更好的渲染效果。

  • 建立渲染器的過程中，我們需要設定相機引數、視錐引數等，以確保渲染結果的正確性。
  • 建立光源的過程中，我們需要設定光源的位置、顏色等，以確保光源的正確性。
  • 顯示渲染結果的過程中，我們需要使用OpenCV的imshow函式，以顯示渲染結果。

圖表翻譯

  graph LR
    A[建立渲染器] --> B[設定渲染器屬性]
    B --> C[建立光源]
    C --> D[顯示渲染結果]

這個流程圖顯示了建立渲染器、設定渲染器屬性、建立光源和顯示渲染結果的過程。

人體姿勢與形狀評估

在前一節中，我們探討了SMPL模型，並將其應用於生成隨機的三維人體。現在，我們將進一步討論如何使用SMPL模型評估人體姿勢與形狀。

SMPLify方法

SMPLify是一種評估人體姿勢與形狀的方法，該方法由Max Planck Institute for Intelligent Systems的研究人員開發。該方法包括兩個步驟：

  1. 自動檢測2D關節點：使用OpenPose或DeepCut等成熟的姿勢檢測模型來自動檢測2D關節點。
  2. 使用SMPL模型生成3D形狀：最佳化SMPL模型的引數，以使模型的關節點投影到2D關節點上。

目標函式定義

目標函式是用於最佳化SMPL模型引數的函式。該函式包括四個項：

  1. 關節點誤差項：計算模型的關節點與2D關節點之間的誤差。
  2. 姿勢正則化項：用於正則化姿勢引數。
  3. 關節點可視性項：用於處理關節點的可視性。
  4. 形狀正則化項：用於正則化形狀引數。

最佳化過程

最佳化過程是用於找到最小化目標函式的SMPL模型引數。該過程包括多個步驟：

  1. 初始化SMPL模型引數。
  2. 計算目標函式的梯度。
  3. 更新SMPL模型引數。
  4. 重複步驟2-3，直到收斂。

結果

SMPLify方法可以用於評估人體姿勢與形狀。該方法可以自動檢測2D關節點，並使用SMPL模型生成3D形狀。最佳化過程可以找到最小化目標函式的SMPL模型引數，從而得到人體姿勢與形狀的評估結果。

在這個過程中，我們使用SMPL模型來評估人體姿勢與形狀。首先，我們自動檢測2D關節點，然後使用SMPL模型生成3D形狀。最佳化過程是用於找到最小化目標函式的SMPL模型引數。最終，我們可以得到人體姿勢與形狀的評估結果。

  flowchart TD
    A[初始化SMPL模型引數] --> B[計算目標函式的梯度]
    B --> C[更新SMPL模型引數]
    C --> D[重複步驟2-3，直到收斂]
    D --> E[得到人體姿勢與形狀的評估結果]

圖表翻譯

此圖表示SMPLify方法的最佳化過程。首先，我們初始化SMPL模型引數，然後計算目標函式的梯度。接著，我們更新SMPL模型引數，重複此步驟直到收斂。最終，我們可以得到人體姿勢與形狀的評估結果。

3D 人體模型的最佳化

人體模型的最佳化是一個複雜的過程，涉及多個步驟和技術。以下是人體模型最佳化的簡要概述。

最佳化目標

最佳化的目標是找到最佳的3D人體模型引數，使得模型的2D投影與觀察到的2D影像最為相似。這個過程涉及多個步驟，包括：

  1. 2D關節點的檢測：使用2D關節點檢測演算法（如DeepCut或OpenPose）來檢測影像中的關節點。
  2. 3D模型的初始化：初始化3D人體模型的引數，包括姿勢和形狀。
  3. 最佳化：使用最佳化演算法（如梯度下降法）來最佳化3D模型的引數，使得模型的2D投影與觀察到的2D影像最為相似。

最佳化的五個成分

最佳化的目標函式由五個成分組成：

  1. 2D關節點的誤差：計算2D關節點的誤差，包括模型的2D投影和觀察到的2D影像之間的距離。
  2. 關節角度的誤差：計算關節角度的誤差，包括模型的關節角度和觀察到的關節角度之間的差異。
  3. 形狀的誤差：計算形狀的誤差，包括模型的形狀和觀察到的形狀之間的差異。
  4. 自我碰撞的誤差：計算自我碰撞的誤差，包括模型的自我碰撞和觀察到的自我碰撞之間的差異。
  5. 形狀的先驗分佈：計算形狀的先驗分佈，包括模型的形狀和觀察到的形狀之間的差異。

實作

實作人體模型的最佳化需要使用特定的演算法和技術，包括：

  1. SMPL模型：使用SMPL模型來初始化3D人體模型的引數。
  2. 2D關節點檢測：使用2D關節點檢測演算法（如DeepCut或OpenPose）來檢測影像中的關節點。
  3. 最佳化演算法：使用最佳化演算法（如梯度下降法）來最佳化3D模型的引數。

結果

結果是最佳的3D人體模型引數，使得模型的2D投影與觀察到的2D影像最為相似。這個過程可以用於各種應用，包括人體追蹤、運動分析和虛擬現實。

人體模型的最佳化是一個複雜的過程，涉及多個步驟和技術。最佳化的目標是找到最佳的3D人體模型引數，使得模型的2D投影與觀察到的2D影像最為相似。這個過程涉及多個步驟，包括2D關節點的檢測、3D模型的初始化和最佳化。最佳化的目標函式由五個成分組成，包括2D關節點的誤差、關節角度的誤差、形狀的誤差、自我碰撞的誤差和形狀的先驗分佈。實作人體模型的最佳化需要使用特定的演算法和技術，包括SMPL模型、2D關節點檢測和最佳化演算法。結果是最佳的3D人體模型引數，使得模型的2D投影與觀察到的2D影像最為相似。

  flowchart TD
    A[2D關節點檢測] --> B[3D模型初始化]
    B --> C[最佳化]
    C --> D[結果]
    D --> E[最佳3D人體模型引數]

圖表翻譯

圖表顯示人體模型的最佳化過程。首先，使用2D關節點檢測演算法來檢測影像中的關節點。然後，初始化3D人體模型的引數。接下來，使用最佳化演算法來最佳化3D模型的引數。最後，得到最佳的3D人體模型引數，使得模型的2D投影與觀察到的2D影像最為相似。

人體3D模型的SMPLify方法研究

人體3D模型的建立是計算機視覺和機器學習領域的一個重要研究方向。SMPLify是一種根據深度學習的方法，用於估計人體3D姿勢和形狀。這種方法可以從單一影像中估計人體的3D姿勢和形狀，具有廣泛的應用前景。

SMPLify方法的原理

SMPLify方法的核心思想是使用深度學習模型從影像中提取人體的3D姿勢和形狀資訊。這種方法使用了一種稱為SMPL（Skinned Multi-Person Linear）的人體模型，該模型可以表示人體的3D形狀和姿勢。

SMPL模型是一種線性模型，使用了一組基礎形狀和姿勢引數來表示人體的3D形狀和姿勢。這種模型可以透過最佳化演算法來估計人體的3D姿勢和形狀。

SMPLify方法的實作

SMPLify方法的實作涉及以下幾個步驟：

  1. 資料準備：首先，需要準備一組人體影像資料集，該資料集應該包含多個人體姿勢和形狀的影像。
  2. 模型初始化：初始化SMPL模型的引數，包括基礎形狀和姿勢引數。
  3. 最佳化演算法：使用最佳化演算法來估計人體的3D姿勢和形狀。這種演算法可以使用梯度下降法或其他最佳化演算法。
  4. 視覺化：最後，使用視覺化工具來顯示估計的人體3D姿勢和形狀。

SMPLify方法的優點

SMPLify方法具有以下幾個優點：

  1. 高精度：SMPLify方法可以從單一影像中估計人體的3D姿勢和形狀，具有高精度。
  2. 快速：SMPLify方法可以快速地估計人體的3D姿勢和形狀，具有實時性。
  3. 廣泛的應用前景：SMPLify方法可以應用於多個領域，包括計算機視覺、機器學習、遊戲和電影等。
內容解密
  • SMPLify方法的核心思想是使用深度學習模型從影像中提取人體的3D姿勢和形狀資訊。
  • SMPL模型是一種線性模型，使用了一組基礎形狀和姿勢引數來表示人體的3D形狀和姿勢。
  • SMPLify方法的實作涉及資料準備、模型初始化、最佳化演算法和視覺化等步驟。
  • SMPLify方法具有高精度、快速和廣泛的應用前景等優點。

圖表翻譯

  graph LR
    A[影像] --> B[SMPL模型]
    B --> C[最佳化演算法]
    C --> D[視覺化]
    D --> E[人體3D姿勢和形狀]

這個圖表顯示了SMPLify方法的流程，從影像到SMPL模型，然後到最佳化演算法，最後到視覺化和人體3D姿勢和形狀的估計。

人體3D模型的應用：根據SMPL模型的關節評估

環境設定

在開始之前，我們需要設定一些基本引數，包括圖片的長度、畫素閾值、圖片資料夾和結果資料夾的路徑。

flength = 5000.0
pix_thsh = 25.0
img_dir = join(abspath(base_dir), 'images/lsp')
data_dir = join(abspath(base_dir), 'results/lsp')

如果結果資料夾不存在，我們需要建立它。

if not exists(out_dir):
    makedirs(out_dir)

載入SMPL模型

接下來，我們需要載入SMPL模型，這是一個根據統計學的3D人體模型。

model = load_model(MODEL_NEUTRAL_PATH)

載入關節評估

然後，我們需要載入LSP資料集的關節評估，包括關節位置和相應的信心度。

est = np.load(join(data_dir, 'est_joints.npz'))['est_joints']

載入圖片和關節評估

接下來，我們需要載入圖片和相應的關節評估。

img_paths = sorted(glob(join(img_dir, '*[0-9].jpg')))
for ind, img_path in enumerate(img_paths):
    out_path = '%s/%04d.pkl' % (out_dir, ind)
    img = cv2.imread(img_path)
    joints = est[:2, :, ind].T

在這個過程中，我們首先載入了SMPL模型和LSP資料集的關節評估。然後，我們載入了圖片和相應的關節評估。這些評估包括關節位置和相應的信心度。

圖表翻譯

以下是關節評估的流程圖：

  flowchart TD
    A[載入SMPL模型] --> B[載入關節評估]
    B --> C[載入圖片和關節評估]
    C --> D[計算關節位置和信心度]
    D --> E[儲存結果]

圖表翻譯

這個流程圖展示了我們如何載入SMPL模型和LSP資料集的關節評估，然後載入圖片和相應的關節評估。接下來，我們計算關節位置和信心度，最後儲存結果。

人體3D重建與視覺化

人體3D重建是一種將2D影像或影片轉換為3D模型的技術，廣泛應用於計算機視覺、機器人學和遊戲開發等領域。其中，SMPLify是一種流行的方法，利用最佳化演算法將3D人體模型投影到2D影像上，以獲得最佳的模型引數。

SMPLify方法

SMPLify方法的核心思想是將3D人體模型投影到2D影像上，然後利用最佳化演算法調整模型引數，以最小化投影誤差。這個過程可以透過以下步驟實作：

  1. 影像預處理：對輸入影像進行預處理，包括影像resize、資料型別轉換等。
  2. 2D關節點檢測：使用2D關節點檢測演算法（如OpenPose）對影像進行關節點檢測，獲得2D關節點坐標。
  3. 3D模型初始化：初始化3D人體模型的引數，包括姿勢、形狀和位置。
  4. 投影和最佳化：將3D模型投影到2D影像上，計算投影誤差，然後利用最佳化演算法調整模型引數，以最小化投影誤差。
  5. 視覺化：使用matplotlib等工具對3D模型和2D影像進行視覺化，包括顯示3D模型、2D關節點和投影誤差。

實作細節

以下是SMPLify方法的實作細節：

  • 影像預處理：使用OpenCV等庫對影像進行預處理。
  • 2D關節點檢測：使用OpenPose等庫對影像進行2D關節點檢測。
  • 3D模型初始化：使用SMPL等庫對3D人體模型進行初始化。
  • 投影和最佳化：使用scipy等庫對模型引數進行最佳化。
  • 視覺化：使用matplotlib等庫對3D模型和2D影像進行視覺化。

程式碼實作

以下是SMPLify方法的程式碼實作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from smpl_webuser.serialization import load_model

# 載入3D人體模型
model = load_model('smpl_model.pkl')

# 載入2D影像
img = plt.imread('image.jpg')

# 2D關節點檢測
joints = detect_joints(img)

# 3D模型初始化
params = initialize_model(model, joints)

# 投影和最佳化
params, vis = run_single_fit(img, joints, params, model)

# 視覺化
if viz:
    plt.show()
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img[:, :, ::-1])
    plt.subplot(122)
    plt.cla()
    plt.imshow(vis)
    plt.draw()
    plt.title('3D Model')
    plt.pause(1)
    raw_input('Press any key to continue...')

本章主要介紹了 SynSin 模型的概念和應用。SynSin 模型是一種用於生成新視角影像的方法，透過對輸入影像進行處理和轉換，可以生成新的視角影像。

SynSin 模型的結構

SynSin 模型由三個主要模組組成：

  1. 空間特徵網路和深度網路：這兩個網路負責提取輸入影像的特徵和深度資訊。
  2. 點雲渲染器：該模組負責將提取的特徵和深度資訊轉換為 3D 點雲，並將其渲染為新視角影像。
  3. 精細化模組和判別器：該模組負責對生成的影像進行精細化和判別，以確保生成的影像的質量和真實性。

SynSin 模型的訓練和測試

SynSin 模型的訓練和測試過程包括以下步驟：

  1. 資料準備：準備輸入影像和對應的新視角影像。
  2. 模型訓練：訓練 SynSin 模型使用準備好的資料。
  3. 模型測試：使用訓練好的模型生成新視角影像，並評估其質量和真實性。

SynSin 模型的應用

SynSin 模型可以應用於各種領域，包括：

  1. 影像生成：SynSin 模型可以生成新的視角影像，用於影像生成、影像編輯等應用。
  2. 視覺效果：SynSin 模型可以用於生成視覺效果，例如生成新視角的影片或動畫。
  3. 虛擬現實：SynSin 模型可以用於虛擬現實應用，例如生成新視角的虛擬環境。

SynSin 模型是一種用於生成新視角影像的方法，透過對輸入影像進行處理和轉換，可以生成新的視角影像。SynSin 模型由三個主要模組組成，包括空間特徵網路和深度網路、點雲渲染器、精細化模組和判別器。SynSin 模型可以應用於各種領域，包括影像生成、視覺效果、虛擬現實等。

瞭解 SynSin 模型的架構和功能

SynSin 模型是一種深度學習模型，主要用於生成新的視角影像。它可以從單一影像生成多個不同的視角影像，達到視角轉換的效果。SynSin 模型的架構主要分為三個部分：特徵提取、點雲生成和影像重建。

從技術架構視角來看，SMPLify 方法及其相關應用，例如 SynSin 模型，展現了 3D 人體模型重建和視角合成的技術潛力。分析其核心流程，從 2D 關節點檢測、3D 模型初始化、引數最佳化到最終的視覺化，每個環節都充滿挑戰。其中，2D 關節點檢測的準確性、SMPL 模型引數的擬合效率以及遮擋和複雜姿態的處理是目前技術瓶頸。此外，如何降低計算複雜度以實作即時應用也是一個關鍵問題。展望未來，根據深度學習的姿態估計和模型最佳化方法將持續發展，結合更豐富的資料集和更強大的算力，有望在精度、效率和魯棒性方面取得突破。玄貓認為，隨著 AR/VR 和元宇宙等應用的興起，3D 人體模型重建技術將扮演越來越重要的角色，其商業價值也將得到充分釋放。技術團隊應著重於解決上述核心挑戰，才能釋放此技術的完整潛力。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。