STAR 项目安装与使用教程
STAR 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/star5/STAR
1. 项目介绍
STAR（Sparse Trained Articulated Human Body Regressor）是一个生成式3D人体模型，旨在作为广泛使用的SMPL模型的直接替代品。STAR在大约14,000个人体数据集上进行训练，具有一组稀疏且空间局部化的姿态校正混合形状。与SMPL相比，STAR在单个关节运动时只会影响模型顶点的稀疏集合，从而避免了不必要的干扰。
2. 项目快速启动
安装步骤
- 克隆仓库
git clone [email protected]:ahmedosman/STAR.git
cd STAR
- 创建虚拟环境并激活
python3 -m venv star-env
source star-env/bin/activate
- 安装依赖
Chumpy
pip install chumpy==0.69
pip install opencv-python
PyTorch
pip install torch==1.6.0
TensorFlow
pip install tensorflow-gpu==2.3
- 下载模型
从STAR官网下载模型文件，并将其路径更新到config.py文件中：
path_male_star = '/mypath/male/model.npz'
path_female_star = '/mypath/female/model.npz'
path_neutral_star = '/mypath/neutral/model.npz'
- 安装STAR
pip install .
使用示例
加载模型（PyTorch）
import torch
from star.model import STAR
# 初始化模型
model = STAR(gender='male', num_betas=10)
# 设置姿态和形状参数
pose = torch.zeros((1, 72))
betas = torch.zeros((1, 10))
# 获取网格
vertices, joints = model(pose, betas)
加载模型（TensorFlow）
import tensorflow as tf
from star.model import STAR
# 初始化模型
model = STAR(gender='male', num_betas=10)
# 设置姿态和形状参数
pose = tf.zeros((1, 72))
betas = tf.zeros((1, 10))
# 获取网格
vertices, joints = model(pose, betas)
加载模型（Chumpy）
import chumpy as ch
from star.model import STAR
# 初始化模型
model = STAR(gender='male', num_betas=10)
# 设置姿态和形状参数
pose = ch.zeros((1, 72))
betas = ch.zeros((1, 10))
# 获取网格
vertices, joints = model(pose, betas)
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 3D人体姿态估计：利用STAR模型进行高精度的人体姿态估计。
- 虚拟试衣：结合STAR模型进行虚拟试衣，提升用户体验。
- 动画制作：在动画制作中使用STAR模型生成逼真的人体动作。
最佳实践
- 数据预处理：在使用STAR模型前，确保输入数据已进行适当的预处理。
- 模型调优：根据具体应用场景，对模型的姿态和形状参数进行调优。
- 性能优化：利用GPU加速计算，提升模型运行效率。
4. 典型生态项目
- SMPL：STAR的直接替代品，广泛用于3D人体建模。
- SMPL-X：扩展了SMPL模型，增加了面部和手部的细节。
- OpenPose：用于人体姿态估计的开源库，可与STAR结合使用。
通过以上步骤和示例，您应该能够顺利地安装和使用STAR项目。希望这份教程对您有所帮助！