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DECA:详尽的表情捕捉与动画

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简介:
DECA是一种先进的表情捕捉技术,能够提供精确、自然的人体面部和身体动作动画解决方案,广泛应用于游戏开发、电影制作及虚拟现实等领域。 DECA:详细的表情捕捉和动画 DECA是基于Pytorch的官方实现工具,它可以从单个输入图像重建具有细致面部几何形状的3D头部模型,并且可以轻松地对生成的3D头部模型进行动画处理。 主要特点如下: 1. 重建功能:从单一图像中提取头位姿、形状、详细的面部几何结构以及照明信息。 2. 动画能力:能够以真实的皱纹变形方式为面部动画提供支持,使表情变化更加逼真。 3. 鲁棒性:在不受限制的条件下对面部图像进行测试。我们的方法对于各种姿势、光线条件和遮挡情况都具有较强的适应性和稳定性。 4. 准确度高:基于基准数据集,在三维脸部形状重构方面达到了最新的技术水平。 入门步骤: 1. 克隆仓库(按照说明操作); 2. 确保安装Python 3.7及以上版本,以及所需库(numpy, skimage, scipy, opencv),同时还需要PyTorch>=1.6和pytorch3d。 3. 安装面部对齐工具以用于检测面部信息。 使用方法: 准备数据集之后,请运行相关脚本进行操作。

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客服
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  • DECA
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    DECA是一种先进的表情捕捉技术,能够提供精确、自然的人体面部和身体动作动画解决方案,广泛应用于游戏开发、电影制作及虚拟现实等领域。 DECA:详细的表情捕捉和动画 DECA是基于Pytorch的官方实现工具,它可以从单个输入图像重建具有细致面部几何形状的3D头部模型,并且可以轻松地对生成的3D头部模型进行动画处理。 主要特点如下: 1. 重建功能:从单一图像中提取头位姿、形状、详细的面部几何结构以及照明信息。 2. 动画能力:能够以真实的皱纹变形方式为面部动画提供支持,使表情变化更加逼真。 3. 鲁棒性:在不受限制的条件下对面部图像进行测试。我们的方法对于各种姿势、光线条件和遮挡情况都具有较强的适应性和稳定性。 4. 准确度高:基于基准数据集,在三维脸部形状重构方面达到了最新的技术水平。 入门步骤: 1. 克隆仓库(按照说明操作); 2. 确保安装Python 3.7及以上版本,以及所需库(numpy, skimage, scipy, opencv),同时还需要PyTorch>=1.6和pytorch3d。 3. 安装面部对齐工具以用于检测面部信息。 使用方法: 准备数据集之后,请运行相关脚本进行操作。
  • Unity iPhone
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    Unity iPhone表情捕捉是一款利用Unity引擎开发的应用程序,专为iPhone用户设计。它能够实时捕捉并转化用户的面部表情,提供丰富多样的互动体验和个性化的表情符号创造功能,让沟通更加生动有趣。 在Unity引擎中实现iPhone表情捕捉是一项技术性强且充满创新的工作。这一技术的灵感来源于Apple的Animoji功能,它利用iPhone X(以及后续机型)的TrueDepth摄像头系统,通过先进的面部追踪技术,实时捕捉用户的面部表情,并将其转化为3D角色的动画。本项目的核心目标就是扩展这一功能,使其不仅限于Apple预设的角色,而是能够应用于任何自定义的3D模型。 要实现这一功能,我们需要理解iPhone的Face ID系统如何工作。TrueDepth摄像头系统包含了红外相机、点阵投影仪和红外传感器,它们共同协作来创建用户面部的3D深度图。这些数据随后被处理并用于面部追踪,生成一系列关键面部特征的运动数据,如眼睛、眉毛、嘴唇的动作等。 接下来,我们需要在Unity中集成这个面部追踪系统。Unity提供了一个名为ARKit的插件,允许开发者访问iPhone的增强现实功能,包括面部追踪。安装并配置ARKit后,我们可以通过ARSession和ARFaceAnchor节点获取到iPhone的面部追踪数据。这些数据包括了面部的关键点位置和形状变化,可以作为驱动3D角色动画的基础。 然后,我们需要设计一个系统来映射这些面部追踪数据到我们的3D角色。这通常涉及到创建一个“面部绑定”过程,将iPhone检测到的面部特征与3D模型的骨骼或变形网格对应起来。例如,我们可以为眼睛、鼻子、嘴巴等创建特定的骨骼,然后根据iPhone的追踪数据来调整这些骨骼的位置和旋转。此外,还可以使用形状键(blend shapes)来更精细地控制角色面部的变形,比如模拟微笑或皱眉的表情。 在编程实现上,我们可以使用C#脚本来处理ARKit的数据并更新3D模型。当新的面部追踪数据可用时,通过脚本更新对应的形状键权重或骨骼位置,从而使3D角色同步表达出相应的表情。同时,为了优化性能,我们可能需要考虑如何有效地缓存和插值这些数据,避免不必要的计算和渲染开销。 在项目中(如iPhoneMoCapiOS-master),很可能包含了实现这一功能的源代码和资源。通过阅读相关文件,我们可以深入了解作者是如何实现这一技术的,包括可能的数据结构、接口设计以及优化策略。此外,这个项目还可能包含示例场景和预置,帮助我们快速理解和测试这一表情捕捉系统。 Unity iPhone表情捕捉技术是一个结合了硬件能力、软件工程和3D动画的综合性课题。通过学习和实践,开发者不仅可以创造出有趣的Animoji风格应用,还能为虚拟角色带来更为真实和生动的面部表情,提升游戏和互动体验的质量。
  • 面部软件 Facial-AR-Rremote_1.0.rar
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    Facial-AR-Rremote_1.0是一款先进的面部表情捕捉软件,能够精准地追踪和记录用户的面部动作与表情变化,适用于虚拟现实、增强现实及动画制作等领域。 使用iPhone X(或其他配备前置深度摄像头的iPhone版本)进行面部表情捕捉,并通过TCP通讯(局域网)将数据传输到PC端,在Unity中驱动模型以显示相应的表情。开发iPhone端程序需要在MacOS上使用Xcode。
  • Dlib FaceLandmark Detector 1.4.1 结合 Opencv 进行面部
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    本项目利用Dlib FaceLandmark Detector 1.4.1结合OpenCV技术实现精准面部特征点检测,进一步支持复杂面部表情识别与分析。 使用Dlib FaceLandmark Detector 1.4.1 和 Opencv 实现面部表情抓取。
  • IEMOCAP数据集:互感二元库(IEMOCAP)
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    IEMOCAP数据集是一套全面的情感交流数据库,包含丰富的言语与非言语情感表达样本,用于研究语音识别和自然语言处理中的情感计算。 “交互式情感二元运动捕捉数据库”(IEMOCAP)是由南加州大学语音分析与口译实验室(SAIL)收集的。该数据库记录了十名演员在带有标记的脸、头和手上的二元对话中的表现,这些标记提供了他们在脚本和自发口语交流场景中面部表情及手势动作的详细信息。演员们不仅表演选定的情感剧本,还即兴创作假设场景以激发特定类型的情绪(包括快乐、愤怒、悲伤、沮丧以及中性状态)。语料库包含大约12小时的数据量。详细的运动捕捉数据、真实情感互动设置和数据库规模使该资源成为现有研究工具的宝贵补充,适用于多模态及表达性人类交流的研究与建模工作。
  • 主流系统解决方案
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    本文全面解析当前主流的动作捕捉系统,涵盖技术原理、硬件设备及软件应用,提供详尽的解决方案和技术支持。 2016年,全球范围内虚拟现实(VR)的商业化与普及化正在迅速推进。VR代表了一种全新的交互方式革命,人们正从传统的界面互动转向更为沉浸式的空间体验。为了实现完全的沉浸感,并真正“置身”于虚拟世界中,动作捕捉系统是不可或缺的技术之一。 目前,动作捕捉技术主要分为惯性式和光学式两大类,其中光学式又细分为标定与非标定两种类型。因此,我们可以将现有的主流动作捕捉系统归纳为以下三类:基于计算机视觉的动作捕捉系统(属于光学式且无需标记)、使用马克点的光学动作捕捉系统(需要进行标定)以及依赖惯性传感器的动作捕捉系统。接下来我们将对这三种形式的动作捕捉技术进行详细介绍。
  • 微信:猜拳骰子
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    微信动画表情:猜拳与骰子为用户提供了丰富的互动元素,包括经典的石头剪刀布游戏和掷骰子功能,增添聊天趣味性。 微信作为中国最流行的即时通讯应用之一,以其丰富的功能和互动性深受用户喜爱。动画表情、猜拳和骰子是增强聊天趣味性和互动体验的重要元素。 首先了解微信的动画表情系统。除了静态表情外,还有一系列动态表情可供选择,这些生动活泼的表情能够更好地传达用户的情绪。通过发送动画表情,用户可以更直观有趣地表达自己的心情,使聊天不再局限于文字交流中,增加了沟通的乐趣。开发者需要将图像设计、动画制作和编码技术整合到微信平台支持的格式中。 猜拳功能是另一个娱乐性插件,在聊天过程中发起挑战时非常实用。它基于传统的“石头-剪刀-布”游戏规则进行操作。为了确保每次出拳公正,微信猜拳实现涉及到随机数生成算法,并且需要简洁明了的设计界面以方便用户快速理解和参与。 骰子功能也是微信的一个互动工具,用于模拟掷骰子的动作,在线上游戏中或决定某些随机事件时非常实用。这个功能可能允许自定义骰子的面数和数值,然后通过内置的随机数生成器确定结果。开发此功能需要考虑用户体验和实用性,确保过程既真实又公平。 压缩包文件中很可能包含实现微信猜拳和骰子功能的相关代码或资源,包括图片素材、动画序列、音频文件以及编程逻辑等。研究这些内容可以帮助了解微信如何实现这两个功能,并为创建类似的应用程序提供参考。 总之,微信的动画表情、猜拳和骰子功能展示了移动应用通过创新互动性提升用户体验的方式。它们结合了图形设计、动画技术、随机数生成算法及用户界面设计等多个领域的知识。对于开发者来说,深入理解这些知识点有助于开发更加吸引人的社交应用程序。
  • 视频数据集
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    动作捕捉视频数据集是一系列记录人类或虚拟角色动作和姿态的数字化文件集合,广泛应用于动画制作、游戏开发及运动分析等领域。 《动作捕捉技术与数据集详解》 动作捕捉(Motion Capture,简称Mocap)是一种将人体运动转换为数字数据的技术,在电影、游戏、体育分析及医疗康复等众多领域中发挥着重要作用。通过传感器记录并解析人体关节和肢体的动作信息,并将其转化为三维模型的动态行为。本段落将深入探讨该技术的基本原理及其应用价值,并强调相关数据集的重要性。 一、动作捕捉技术概述 1. 技术原理:动作捕捉主要依赖于光学、惯性或机械类型的传感器,安装在演员的身体关键部位以追踪其位置和运动情况。其中,光学系统通常使用红外摄像机配合反光标记;而惯性设备则利用加速度计、陀螺仪及磁力计等组件。 2. 工作流程:首先,在拍摄前需要对参与表演者进行“布点”,即在身体上特定位置贴好反光标志或安装传感器。随后,演员依据剧本要求完成相应动作;最后通过软件解析采集到的数据信息生成三维动画效果。 3. 应用场景:在影视作品中,《阿凡达》和《指环王》等电影就利用了这项技术为虚拟角色赋予逼真的人体动态表现力;而在体育界,它可以帮助教练员与运动员分析动作技巧、提升竞技水平;医疗康复领域则可借助于该技术进行运动损伤评估及康复治疗。 二、动作捕捉数据集的价值 1. 训练与验证:对于机器学习和人工智能模型而言,高质量的动作捕捉视频资料是不可或缺的训练素材。这些资源能够提供丰富多样的真实人体活动样本,帮助算法准确识别并模拟人类行为模式,在深度学习领域尤其如此。 2. 研究与发展:科学家们可以利用此类数据集开展动作分析、合成以及运动规律探索等研究工作,从而推动技术进步。 3. 教育与培训:教育机构可将这些材料作为教学工具使用,使学生能够直观地理解人体运动学知识并提高实践技能水平。 三、“Motion Capture 数据集”详解 “Motion Capture Data Set”是一个专门收集动作捕捉视频数据的数据集合体。它包含了一系列人类活动的记录文件,可用于训练AI算法识别和模拟各种行为类型(如跑步、跳跃等),同时也可以作为动画制作过程中的参考素材。研究者们可以通过这些资料深入分析不同类型的运动模式,并从中提取关键帧与轨迹信息。 总之,动作捕捉技术及其相关数据集在现代社会中扮演着重要角色,不仅促进了娱乐产业创新,还为科学研究和技术发展提供了宝贵资源。随着该领域的持续进步与发展,我们有理由相信未来将出现更多基于动作捕捉的应用场景改变人们对运动的理解和互动方式。
  • STM32F103 PWMGPIO控制
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    本简介探讨了在STM32F103微控制器上实现PWM信号捕捉及GPIO端口控制的技术细节和应用实例,为嵌入式系统开发人员提供实用指南。 1. PWM输入捕获 2. 按键控制LED灯跑马 3. 中断调用及处理