T2M-GPT 开源项目使用教程
2024-09-14 22:33:36作者:龚格成
1. 项目介绍
T2M-GPT 是一个基于 PyTorch 的开源项目,旨在通过文本描述生成人类动作。该项目结合了 Vector Quantised-Variational AutoEncoder (VQ-VAE) 和 Generative Pre-trained Transformer (GPT) 技术,能够在给定文本描述的情况下生成高质量的人类动作序列。T2M-GPT 在 CVPR 2023 上被提出,并且在 HumanML3D 数据集上展示了优于其他竞争方法的性能。
主要特点
- 高质量的动作生成:通过 VQ-VAE 和 GPT 的结合,生成与文本描述高度一致的动作序列。
- 简单易用的框架:项目提供了详细的安装和使用指南,方便开发者快速上手。
- 支持多种数据集:支持 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集,适用于不同的应用场景。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
首先,确保你已经安装了 Python 3.8 和 PyTorch 1.8.1。然后,使用以下命令创建并激活虚拟环境:
conda env create -f environment.yml
conda activate T2M-GPT
2.2 下载数据集和预训练模型
下载所需的 3D 人类动作-语言数据集(如 HumanML3D 和 KIT-ML),并准备好数据集目录结构。然后,下载预训练模型:
bash dataset/prepare/download_model.sh
2.3 快速启动示例
以下是一个快速启动示例,展示如何使用 T2M-GPT 生成动作序列:
import torch
from models.t2m_gpt import T2M_GPT
# 加载预训练模型
model = T2M_GPT.load_from_checkpoint('pretrained/net_best_fid.pth')
model.eval()
# 输入文本描述
text_description = "a man steps forward and does a handstand"
# 生成动作序列
with torch.no_grad():
generated_motion = model.generate(text_description)
print(generated_motion)
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
T2M-GPT 可以广泛应用于以下领域:
- 虚拟现实:生成与用户输入文本描述相匹配的虚拟人物动作。
- 动画制作:辅助动画师快速生成符合文本描述的角色动作。
- 人机交互:通过文本指令控制虚拟角色或机器人执行特定动作。
3.2 最佳实践
- 数据集选择:根据应用场景选择合适的数据集(如 HumanML3D 或 KIT-ML)。
- 模型微调:根据具体需求对预训练模型进行微调,以提高生成动作的质量。
- 多模态生成:结合其他模态(如图像或语音)生成更加丰富的动作序列。
4. 典型生态项目
T2M-GPT 作为一个开源项目,可以与其他相关项目结合使用,形成更强大的生态系统:
- OpenPose:用于从图像或视频中提取人体关键点,结合 T2M-GPT 生成动作序列。
- Unity ML-Agents:用于在 Unity 环境中训练和部署智能体,结合 T2M-GPT 生成智能体动作。
- Hugging Face Transformers:用于处理和生成文本数据,结合 T2M-GPT 生成文本描述的动作序列。
通过这些生态项目的结合,可以进一步扩展 T2M-GPT 的应用场景和功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

暂无简介
Dart
526
116

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
211
287

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

openvela 操作系统专为 AIoT 领域量身定制。服务框架:主要包含蓝牙、电话、图形、多媒体、应用框架、安全、系统服务框架。
CMake
795
12

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
986
583

Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
566
94

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
43
0