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Pose Studio

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简介:
Pose Studio是一款专为艺术家、设计师和创意工作者设计的应用程序,提供丰富的姿势库和定制选项,帮助用户轻松创建精准的角色姿态草图。 POSE STUDIO是一款专业的3D人体姿态与动画设计软件,为艺术家、设计师和动画师提供了高效且直观的工具来创建精准的人体姿势和动作。1.04版是该软件的一个更新版本,可能包含了性能优化、新功能或修复了一些已知问题,以提升用户体验。 在安装POSE STUDIO 1.04版之前,请注意这个版本需要一个注册码才能完全激活并使用。没有注册码,用户只能试用部分功能或有限时间内的完整功能;一旦试用期结束且未输入正确的注册码,软件可能会限制其功能甚至停止运行。 POSE STUDIO的核心功能包括: 1. **3D人体建模**:提供各种预设的3D人体模型,并允许调整体型、比例和肌肉细节。 2. **姿势编辑**:通过拖拽关节来创建和调整人物的各种姿势,支持精确到每个手指关节的控制。 3. **动作捕捉**:导入并导出动作捕捉数据,方便将真实人物的动作转化为3D角色动画。 4. **动画制作**:内置动画编辑器可以创建流畅的动作序列,并进行时间线编辑和关键帧管理。 5. **光照与渲染**:提供多种光源设置及高质量渲染选项,使作品看起来更加逼真。 6. **材质与纹理**:定义模型的表面材质(颜色、光泽等)并应用纹理图案。 7. **导出与兼容性**:支持常见的3D格式如.fbx和.obj以便与其他软件无缝集成。 安装PS_104_app压缩文件时,请确保你的计算机满足POSE STUDIO系统的最低要求。解压后运行安装程序,按照提示步骤进行操作,并在需要输入注册码的地方提供有效的授权代码以解锁所有功能。 为了充分利用这款强大的工具,用户可以参考官方文档或在线教程来学习如何使用软件及其各项功能。同时也可以加入社区论坛参与讨论获取其他用户的使用经验。POSE STUDIO为3D人体动画创作提供了专业且直观的工作流程,帮助实现创新和艺术表达。

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客服
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  • Pose Studio
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    Pose Studio是一款专为艺术家、设计师和创意工作者设计的应用程序,提供丰富的姿势库和定制选项,帮助用户轻松创建精准的角色姿态草图。 POSE STUDIO是一款专业的3D人体姿态与动画设计软件,为艺术家、设计师和动画师提供了高效且直观的工具来创建精准的人体姿势和动作。1.04版是该软件的一个更新版本,可能包含了性能优化、新功能或修复了一些已知问题,以提升用户体验。 在安装POSE STUDIO 1.04版之前,请注意这个版本需要一个注册码才能完全激活并使用。没有注册码,用户只能试用部分功能或有限时间内的完整功能;一旦试用期结束且未输入正确的注册码,软件可能会限制其功能甚至停止运行。 POSE STUDIO的核心功能包括: 1. **3D人体建模**:提供各种预设的3D人体模型,并允许调整体型、比例和肌肉细节。 2. **姿势编辑**:通过拖拽关节来创建和调整人物的各种姿势,支持精确到每个手指关节的控制。 3. **动作捕捉**:导入并导出动作捕捉数据,方便将真实人物的动作转化为3D角色动画。 4. **动画制作**:内置动画编辑器可以创建流畅的动作序列,并进行时间线编辑和关键帧管理。 5. **光照与渲染**:提供多种光源设置及高质量渲染选项,使作品看起来更加逼真。 6. **材质与纹理**:定义模型的表面材质(颜色、光泽等)并应用纹理图案。 7. **导出与兼容性**:支持常见的3D格式如.fbx和.obj以便与其他软件无缝集成。 安装PS_104_app压缩文件时,请确保你的计算机满足POSE STUDIO系统的最低要求。解压后运行安装程序,按照提示步骤进行操作,并在需要输入注册码的地方提供有效的授权代码以解锁所有功能。 为了充分利用这款强大的工具,用户可以参考官方文档或在线教程来学习如何使用软件及其各项功能。同时也可以加入社区论坛参与讨论获取其他用户的使用经验。POSE STUDIO为3D人体动画创作提供了专业且直观的工作流程,帮助实现创新和艺术表达。
  • yolov8m-pose-model-pt
    优质
    Yolov8m-Pose-Model-Pt 是基于YOLOv8架构改进的人体姿态识别模型,采用预训练参数优化,适用于多种场景下的实时人体关键点检测。 yolov8m-pose.pt
  • yolov8n-pose模型 pt版本
    优质
    YOLOv8n-Pose pt版是一款基于PyTorch框架优化的人体姿态估计工具,采用轻量级网络结构,在保持高效推理速度的同时,提供精准的姿态识别能力。 yolov8n-pose.pt
  • Yolov8-Pose预训练模型
    优质
    Yolov8-Pose是一款基于YOLOv8架构优化的人体姿态估计预训练模型,能够高效准确地检测图像或视频中的人物关键点位置。 YOLOv8-Pose是一种针对人体姿态估计任务的高效且准确的深度学习模型。自2016年首次推出以来,YOLO系列以其快速和精准的物体检测性能赢得了广泛的关注。作为该系列最新的发展成果,YOLOv8-Pose结合了YOLO的快速检测能力与人体关键点定位功能,适用于实时的人体行为分析及监控。 其核心在于优化后的网络结构设计,能够提高复杂场景中对人体姿态识别的精度。通过学习大量带注释图像数据,该模型可以准确预测出每个个体的关键点位置(如头部、肩部、肘部等)。这些预训练权重已经在大型姿态估计数据集上进行了训练,并可作为基础模型供开发者微调以适应特定应用场景。 提供的压缩包包括多个版本的YOLOv8-Pose模型权重文件:yolov8x-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8n-pose.pt和yolov8l-pose.pt。不同后缀代表不同的规模与性能配置,具体如下: 1. yolov8x-pose.pt:“extra”版本,具有最大的模型规模及最高精度,但需要更强的计算资源。 2. yolov8s-pose.pt:“small”版本,轻量级设计适合资源有限环境,在速度上有所牺牲以换取更高的效率。 3. yolov8m-pose.pt:“medium”版本,在精度与速度间取得平衡,适用于大多数应用场景。 4. yolov8n-pose.pt:“nano”版本,极小模型适用于极度资源受限设备(如嵌入式系统或移动设备)。 5. yolov8l-pose.pt:“large”版本,比“extra”略小但仍提供高精度,适合对性能有较高要求的场景。 根据目标平台计算能力和需求选择合适的模型版本。部署时通常使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow加载模型,并通过输入图像数据预测人体关键点位置并以坐标形式返回结果。 YOLOv8-Pose预训练模型为开发者提供强大的工具,用于实现高效且精确的人体姿态估计,在智能安防、运动分析、医疗诊断和虚拟现实等领域有广泛应用。使用这些模型进行二次开发可以极大地缩短项目周期及提升产品性能。
  • YOLO V8 (Detection, Segment, Pose) Batch & One.zip
    优质
    YOLO V8 Batch & One是一款集检测、分割和姿态估计于一体的高效模型工具包。通过集成处理,该版本显著提升了目标识别的速度与准确性,在多种应用场景中展现卓越性能。 YOLO V8是一款高效且强大的深度学习模型,主要用于目标检测、分割和关键点检测任务。这个压缩包包含了实现这些功能的相关资源和配置文件,使得用户能够进行单张图片推理以及批量图片推理。 YOLO(You Only Look Once)系列是著名的实时目标检测系统,因其速度和精度的平衡而备受推崇。作为其最新版本,YOLO V8可能采用了改进的网络架构和优化算法,以提升在检测、分割和关键点检测方面的性能。与之前的YOLO版本相比,V8可能会有更快的推理速度或更高的准确性,尤其是在处理复杂场景和多个对象时。 批量标签暗示了该模型支持批量处理,这意味着可以一次处理多张图像,这对于大规模数据处理和分析非常有用。批量推理通常比逐个处理图像更有效率,因为它减少了模型加载和计算的开销,提高了整体处理速度。在实际应用中,例如监控视频分析或大规模图像库的处理,批量推理的能力是必不可少的。 压缩包中的weights文件夹可能包含预训练的YOLO V8模型权重,这些权重是在大量标注数据上训练得到的,可以直接用于预测。用户可以通过加载这些权重快速开始自己的检测、分割和关键点检测任务,而无需从头训练模型。 runs文件夹通常用于存储运行时产生的日志、中间结果或者模型的输出信息,在训练或推理过程中,这些信息对于调试和优化模型参数至关重要。 .idea文件夹可能是开发环境的配置文件。在实际应用中,用户可能不需要关注这一部分的内容。 img文件夹可能包含测试图像或示例数据,用户可以使用这些图像来验证模型性能、理解其工作原理或者测试批量推理的功能。 这个YOLO V8压缩包提供了一个完整的框架,让用户能够在目标检测、分割和关键点检测任务中利用批量推理的优势。无论是单张图片还是多张图片的处理,该模型都能高效地完成任务,并且通过加载预训练权重可以快速体验到YOLO V8的强大性能。
  • yolov8-pose 训练权重文件
    优质
    YOLOv8-Pose训练权重文件是基于先进YOLOv8框架开发的人体姿态估计模型参数集,适用于各类人体动作识别场景。 Yolov8用于图像姿态识别的训练权重文件包括yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt、yolov8x-pose.pt和yolov8x-pose-p6.pt。这些已经训练好的代码可以直接使用。 其中,最小的模型是yolov8n-pose.pt,其速度最快,能达到1.18毫秒/帧,但精度较低。最大的模型是yolov8x-pose-p6.pt,处理图像的速度最慢(需要10.04ms),但它可以处理最大尺寸为1280像素的图片;其他模型只能处理最多640像素大小的图片。 根据实际需求选择合适的训练权重文件:对于相机这类快速检测任务推荐使用yolov8n-pose.pt。
  • Pose Estimation using AUKF and UKF.zip_AUKF_AUKF and UKF_image pro
    优质
    本资源提供一种基于AUKF(自适应 Unscented Kalman Filter)和UKF(Unscented Kalman Filter)的图像姿态估计方法,适用于提高视觉定位精度。包含代码与实验数据。 该文件实现了自适应UKF和UKF算法对运动刚体的位姿估计,并使用噪声估计器在线估算过程噪声的均值和方差,从而避免了人为设定噪声统计特性的需求。
  • Unreal 4 T-Pose 虚幻4 T姿势
    优质
    Unreal 4 T-Pose 是关于在虚幻引擎4中使用T姿势模型的相关教程和资源。这些资料帮助开发者优化角色动画,确保骨骼结构正确无误。 用于快速制作虚幻4官方骨骼文件T-pose的动画文件,在我的个人博客中有详细的说明。
  • Pytorch-Pose:基于Pytorch的姿势估计
    优质
    Pytorch-Pose是一款使用Pytorch开发的开源库,专注于人体姿态识别和跟踪。它提供高效、灵活的姿态估计解决方案,适用于各种应用场景。 Pytorch-Pose是一个使用Pytorch进行姿势估计的项目。
  • 利用YOLOV8N-POSE进行跳绳计数
    优质
    本项目采用YOLOv8n-pose模型实现跳绳动作检测与计数,通过高效的人体姿态识别技术自动统计跳绳次数,适用于运动监测和健身指导场景。 基于YOLOV8N-POSE的跳绳计数方法利用了先进的目标检测技术来准确地识别并计算跳绳动作的数量。这种方法通过优化模型参数,在保持较低计算成本的同时,实现了高效的运动监测与分析功能,特别适用于体育锻炼和健康监测场景中对跳绳活动的具体量化需求。