CHAMP项目数据集与训练代码发布进度解析

复旦大学生成式视觉研究团队开发的CHAMP项目在人体运动生成领域取得了显著进展，该项目旨在通过深度学习技术实现高质量的人体动作生成。近期，项目团队针对用户关心的数据集和训练代码发布问题进行了详细说明。

项目进展概述

CHAMP项目团队目前正面临代码规范化的挑战，导致原定计划有所延迟。团队表示正在严格处理代码规范问题，以确保最终发布的代码具有良好的可读性和易用性。据项目核心成员透露，SMPL渲染代码将在近期内发布，其他组件的开发工作也在加速推进中。

数据集情况说明

根据项目论文披露，CHAMP训练数据集包含来自多个平台的5328个视频，具体分布为：Bilibili(2540个)、Kuaishou(920个)、Tiktok和Youtube(1438个)、以及Xiaohongshu(430个)。目前团队已公开发布了部分样本数据集，包含832个训练视频样本。

技术实现特点

CHAMP项目采用了创新的运动生成架构，相比阿里巴巴的AnimateAnyone等同类项目具有明显优势。项目团队特别强调了代码质量的重要性，这也是导致发布延迟的主要原因之一。通过严格的代码审查和重构，确保最终开源的实现方案能够为研究社区提供可靠的技术参考。

未来计划

项目团队承诺将持续更新项目进展，建议关注项目文档中的更新日志以获取最新信息。对于有紧急需求的用户，团队提供了专门的联络渠道。随着代码规范的完善，预计项目将按计划逐步发布完整的训练代码和数据集。

CHAMP项目的这一系列举措体现了开源社区对代码质量和用户体验的重视，也为人体运动生成领域的研究提供了宝贵资源。研究团队的专业态度和严谨作风值得肯定，项目的完整发布将为相关领域的发展注入新的活力。