StyleGestures 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

StyleGestures 项目目录结构如下：

StyleGestures/
├── data/                     # 存储项目所需的数据集
│   ├── locomotion/            # 步态数据文件夹
│   └── gesture/              # 手势数据文件夹
├── data_processing/          # 数据预处理脚本
├── glow/                     # Glow 实现相关代码
├── hparams/                  # 模型训练参数配置文件
├── motion/                   # 运动合成相关代码
├── visualization/            # 数据可视化代码
├── train_moglow.py           # 模型训练主脚本
├── prepare_locomotion_datasets.py
│   # 步态数据准备脚本
├── prepare_gesture_datasets.py
│   # 手势数据准备脚本
├── environment.yml            # Conda 环境配置文件
├── README.md                 # 项目说明文件
└── LICENSE                   # 项目许可证文件

• data/：包含项目所使用的数据集。
• data_processing/：包含数据预处理的脚本，用于准备模型训练所需的数据格式。
• glow/：包含Glow模型实现的代码。
• hparams/：包含模型训练的参数配置文件，可以根据需求进行修改。
• motion/：包含运动合成相关的代码。
• visualization/：包含数据可视化的代码。
• train_moglow.py：模型训练的主脚本，用于启动训练流程。
• prepare_locomotion_datasets.py 和 prepare_gesture_datasets.py：分别用于准备步态数据和手势数据的脚本。
• environment.yml：Conda环境配置文件，用于创建项目所需的Python环境。
• README.md：项目的说明文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。
• LICENSE：项目的许可证文件，说明了项目的版权和使用许可。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 train_moglow.py 脚本进行。以下是该脚本的简要介绍：

• train_moglow.py：这是项目中的主训练脚本。通过指定参数配置文件和数据集名称，可以启动模型的训练过程。例如：

python train_moglow.py 'hparams/preferred/locomotion.json' locomotion

上述命令将会使用 locomotion.json 中的参数配置来训练一个步态模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 hparams/ 目录下的 JSON 文件进行。以下是配置文件的简要介绍：

• hparams/：此目录包含了多个JSON文件，每个文件定义了一组模型训练的参数配置。这些配置包括但不限于学习率、批次大小、网络结构等。用户可以根据自己的需求修改这些文件中的参数，以改变模型的行为。

每个配置文件大致包含以下内容：

{
    "model": {
        "type": "MoGlow",
        "kwargs": {
            "in_channels": 64,
            "hidden_channels": 128,
            "out_channels": 64,
            // 其他模型参数...
        }
    },
    "train": {
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.001,
        // 其他训练参数...
    }
    // 其他配置...
}

用户可以通过编辑这些JSON文件，来调整模型的训练过程和模型结构。