GFPose: 3D人体姿态学习与预测的最佳实践

1. 项目介绍

GFPose 是一个开源项目，基于 CVPR2023 论文《GFPose: Learning 3D Human Pose Prior with Gradient Fields》的官方实现。该项目致力于学习3D人体姿态先验，并能够在一个模型中执行五种下游任务，包括3D姿态估计、姿态补全、3D姿态生成、3D姿态去噪等。

2. 项目快速启动

在开始之前，确保您的环境中已安装以下依赖：

• Python 3.9 或更高版本
• PyTorch
• 3DPoseViewer（用于可视化）

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

启动训练流程：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m run.train_fc_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --name u3d

上述命令将在单个GPU上启动U3D模型的训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量用于指定可用的GPU设备。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 3D姿态估计

使用SDE采样200个假设进行评估：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 4 --hypo 200 --save results est

使用概率流ODE采样单个假设进行评估：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 1 --hypo 1 --pflow --save trajs est

3.2 姿态补全（不完整的2D -> 3D）

评估时使用200个假设和2个随机选择的缺失关节：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 4 --hypo 200 --save results comp2d --randj 2

也可以手动指定缺失的关节（例如，右腿）：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 4 --hypo 200 --save results comp2d --jlist 1,2,3

3.3 姿态补全（不完整的3D -> 3D）

评估时使用1个假设和3个随机选择的缺失关节：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 1 --hypo 1 --pflow --save trajs comp3d --randj 3

也可以手动指定缺失的关节（例如，两条腿）：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 1 --hypo 1 --pflow --save trajs comp3d --jlist 1,2,3,4,5,6

3.4 3D姿态生成

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m run.eval_fc_mp_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --sample 640 --gpus 1 --hypo 1 --save trajs gen

3.5 3D姿态去噪

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m run.denoise_fc_adv_3d --config configs/subvp/h36m_ncsnpp_deep_continuous.py --ckpt-dir checkpoint/u3d --best --save den --noise-type gaussian --std 5 --t 0.05

4. 典型生态项目

GFPose 可以作为3D人体姿态相关研究的基础框架，未来可以扩展到更多应用场景中，如虚拟现实、动画制作、人机交互等领域。此外，开源社区的贡献者可以在此基础上开发更多工具和插件，丰富整个生态。