DeepMotionEditing
使用额外bvh文件进行retargeting
李老师：
您好，感谢你们在重定向方面开源了这么棒的工作，受益匪浅。我在你们的数据集上实验均没有问题，但是使用自己的数据集bvh进行训练时发现效果不佳，我用的数据集是Trinity Speech-Gesture dataset，在blender中打开具有这样的特点：正常动作面朝的方向与Tpose相反，如下图
针对该数据集新定义了简化后的骨骼
corps_name_trinity = ['Hips', "LeftUpLeg", "LeftLeg", "LeftFoot", "LeftForeFoot", "LeftToeBase", "RightUpLeg", "RightLeg", "RightFoot", "RightForeFoot", "RightToeBase", 'Spine', 'Spine1', 'Spine2', "Spine3", 'Neck', 'Neck1', 'Head', 'LeftShoulder', 'LeftArm', 'LeftForeArm', 'LeftHand', 'RightShoulder', 'RightArm', 'RightForeArm', 'RightHand'] 共26个
并以此进行preprocess，构建完数据集后将其作为groupA，原数据集中xxx-m依然作为groupB，训练了1w多epoch，测试后发现骨骼的朝向好像有问题，导致整个骨骼很扭曲，但是大致动作能看出与输入动作的一致性
希望李老师能给个大概思路，可能是哪里存在问题，谢谢~期待您的回复
您好，根据你的描述我猜测这里的问题有可能是你所使用的数据集在“正面”上的定义和Mixamo不太一样导致的。也许可以尝试一下对这个问题进行修正过后（即将正常动作的正面也换到T-pose的正面）再进行retargeting。
您好，根据你的描述我猜测这里的问题有可能是你所使用的数据集在“正面”上的定义和Mixamo不太一样导致的。也许可以尝试一下对这个问题进行修正过后（即将正常动作的正面也换到T-pose的正面）再进行retargeting。
感谢回复~ 我把数据集修正了一下重新训练模型产出的结果确实正常了很多
我还有个困扰很久的问题，我注意到您的数据集是从mixamo上下载的fbx再转成bvh，我在尝试时发现将fbx转成bvh后，骨骼中关节的局部坐标系轴向都发生了变化，如下图
这样一来模型最终重定向出来的某个角色的骨骼轴向跟bvh的轴向一致，但是不同于该角色原始fbx中的关节轴向，那么如何跟角色的蒙皮对应呢，比如您这个重定向gif，我理解用的是您生成的bvh文件，但是这个蒙皮是怎么出现的呢，还望指教
如果只有一个静态的bvh文件，骨骼是T-pose姿态 怎么得到正确的mean 和 var 尼 ，我用preprocess.py跑出来的数据，去跑预训练模型，得到的结果 是错误的
如果只有一个静态的bvh文件，骨骼是T-pose姿态 怎么得到正确的mean 和 var 尼 ，我用preprocess.py跑出来的数据，去跑预训练模型，得到的结果 是错误的
你好，很认真看了你的问题，我也有同样的疑问， 1、如果只是一个静态的bvh文件，跑preprocess.py会直接报错，你也有这样的问题吗 2、静态的bvh文件，你跑通了demo.py 中的retargting过程吗
期待你的回复
