| 分类：经验分享 有时候，我们需要MySQL数据库中的表生成对应的...PDM文件，这里凯哥就讲讲第一种将MySQL数据库的表生成对应的PDM文件。...注：本文是以PowerDesigner为案例来讲解的。如果您使用的是其他的工具，请自行查询。 操作步骤: ①：打开MySQL客户端，连接到需要生成PDM的数据库，并将表导出成sql文件的。...④：选择在第二步骤中我们导出的sql文件 ⑤：点击确当，就可以生成对应的PDM文件了。生成后的如下图： 说明： 自动生成的，不会添加表之间的关系。...如果需要添加表结构之间的关系，需要自己在PowerDesigner中手动的去添加关联关系的。 文章中涉及到的软件如下图：
三帧视频就能生成3D模型 具体来看看，这一名为“MetaHuman Animator”的骚操作，究竟是如何做到两分钟搞定面部动捕的。 以现场演示为例。首先，演员要录制一段视频，期间可以做出任何表情。...在这个过程中，先是用Live Link Face对演员的视频进行面部动作捕捉。 完成面捕之后，只需要三帧视频 （正面、左侧面、右侧面）就能生成演员的“元人类DNA”。...其中用到的算法是定制版面部特征算法，生成的过程只要几秒钟。 这样一来，所有的面部数据都会被标定，还原出刚刚视频录制中的面部表情也就更加容易了。...更重要的是，在这个过程中，可以将真人视频与生成的建模视频进行逐帧比较。 然后等几分钟不到，完整的动画视频就成功生成了，最终工作人员要做的就只有微调和导入音频。...利用这些关键点，基于语义空间解决方案，AI会将每一帧视频映射到“n维人类空间”数据库中的最近邻居上。
最近大量的研究工作使用更加轻量、便宜的彩色或深度相机进行人体动作捕捉，但这些方法严重依赖于外部相机的摆放，受照明条件、遮挡、环境影响，而且大部分系统将人的运动限制在一个能被相机捕获到的固定空间中，一些日常活动如户外散步或坐在桌子后办公不能被这样的系统捕获...在基于网络求解的分支中，本文使用一个单向循环神经网络直接从估计出的全身关节坐标和惯性测量值预测出根节点在相邻两帧之间的本地（根节点坐标系中的）位移，并利用根节点的旋转变换到世界坐标系中。...：T 为训练序列的总帧数， image.png 为第t帧中根节点的位移。...因此我们在AMASS数据集中放置虚拟的惯性传感器，人工生成惯性测量值（加速度和旋转），并对AMASS和TotalCapture数据集生成支撑脚的标注，其中我们假定相邻两帧中脚的位移小于一个确定阈值则标记为支撑脚...Y/N表示数据集存在/不存在该项信息，S表示使用其他信息人工综合得到 由于实际在线使用时我们无法获知无限多未来的惯性信息，本文使用一个滑动窗口策略，将最近20个历史帧、1个当前帧和5个未来帧（通过83毫秒的延迟获取
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 不靠昂贵的动捕，直接通过视频也能提取3D人体模型然后进行生成训练： 英伟达这项最新研究不仅省钱，效果也不错—— 其合成的样本完全可以用在以往只在动捕数据集上训练的运动合成模型...四个步骤从视频获得人体模型 下图概述了英伟达提出的这个从视频中获得动作样本的框架。...包含4步： 1、首先输入一个视频，使用单目姿势预估模型（pose estimator）生成由每帧图像组成的视频序列。 2、然后利用反向动力学，用每帧的3D关键点形成SMPL模型动作。...概括起来就是用输入视频生成动作序列，然后建模成3D人体，再进行优化，最后就可以像使用标准动作捕捉数据集一样使用它们来训练你的动作生成模型。 下面是他们用该方法生成的一个样本合集： 具体效果如何？...那用这些样本来训练生成模型的效果如何呢？ 他们使用3个不同的训练数据集训练相同的DLow模型。 DLow（GT）是使用实际动捕数据进行训练的人体运动模型。
产品提供多种场景开发SDK，对动捕设备的数据获取、校准等基本功能进行封装，并在此基础上实现一些常用的物体交互功能，如手势识别、碰撞状态、常用物体交互功能、通过手势触发的传送功能等。...【虚拟直播】该产品提供低成本、消费级虚拟直播解决方案，通过动作捕捉设备获取真人动作表情，将数据同步到虚拟角色，实现动态逼真的直播效果。...【运动康复】该产品可进行精准数据采集和智能数据分析（健康、运动数据），从多角度更直观地分析使用者的身体数据，制定专属的训练方案，提高效率；也可通过分析动态运动数据找出优劣，实现科学训练。...对所有目标表情的关键帧进行标记，生成表情库，那些非表情关键帧的其它帧可以当作是前后两个表情的混合表情。 这时可以得到表情库数据，以及混合表情的曲线数据。 4....绑定目标模型面部 将输出的表情数据绑定到目标模型面部有两种途径——BlendShape和骨骼控制器。
然而，光学动捕最大的弊端之一便是动捕数据清理所带来的巨大工作量，该过程需要依赖人工完成，因此在整个流程中成本占比也最高。...动捕数据清洗：由于遮挡、传感器测量误差、重建和跟踪算法本身的误差等原因，上一步动捕软件输出的marker坐标中往往存在很多错误，需要人工对这些错误进行修复，这个步骤也叫动捕数据清洗。...6、动作重定向：将解算得到的骨骼动画数据重定向到不同体型的三维虚拟角色上，变成对应角色的动画资源。...之后，将每一帧与参考帧的距离矩阵进行对比，所有导致该帧的距离矩阵与参考帧的距离矩阵存在30厘米以上差异的marker点都被标记为离群marker点。...训练完成的自编码器既可以将 template skeleton、marker configuration 和 motion 三种数据编码成低维空间的隐向量，也可以从隐向量中恢复出对应的原始数据。
通过给代码块进行 try-catch 包装，当代码块出错时 catch 将能捕获到错误信息，页面也将继续执行。 当发生语法错误或异步错误时，则无法正常捕捉。...上报方式 监控错误拿到了报错信息，接下来则是将捕抓的错误信息发送到信息收集平台上，发送的形式主要有两种： 通过Ajax发送数据 动态创建 img 标签的形式 示例 · 动态创建 img 标签进行上报 function...是浏览器在同源策略限制下所产生的。浏览器出于安全上的考虑，当页面引用的非同域的外部脚本中抛出了异常，此时本页面无权限获得这个异常详情， 将输出 Script error 的错误信息。 ?...方案一：同源化 将js代码内联到html文件中 将js文件与html文件放到同一域名下 以上两种方式能够简单直接地解决问题，但也可能带来其他影响，如内联资源不好利用文件缓存，同域无法充分利用cdn优势等等...通过以上方式进行处理后将能够捕获到具体的报错信息了。
TAT.郭林烁 原文地址 在前端开发工作中，除了项目开发保质保量上线以外，项目的数据监控也应该配套起来，确保线上的正常运转。...上报方式 监控错误拿到了报错信息，接下来则是将捕抓的错误信息发送到信息收集平台上，发送的形式主要有两种： 通过 Ajax 发送数据 动态创建 img 标签的形式 示例 · 动态创建 img 标签进行上报...浏览器出于安全上的考虑，当页面引用的非同域的外部脚本中抛出了异常，此时本页面无权限获得这个异常详情， 将输出 Script error 的错误信息。...方案一：同源化 将 js 代码内联到 html 文件中 将 js 文件与 html 文件放到同一域名下 以上两种方式能够简单直接地解决问题，但也可能带来其他影响，如内联资源不好利用文件缓存，同域无法充分利用...通过以上方式进行处理后将能够捕获到具体的报错信息了。
说 明 : 此程序看不到任何错误，因为用except 捕获到了IOError异常，并添加了处理的方法。...获取异常的信息描述 try: open("a.txt") except(NameError,IOError) as result: print("捕抓到异常") print... else 咱们应该对else并不陌生，在if中，它的作用是当条件不满足时执行的实行；同样在try...except...中也是如此，即如果没有捕获到异常，那么就执行else中的事情。...比如文件关闭，释放锁，把数据库连接返还给连接池等。...说明: test.txt文件中每一行数据打印，但是我有意在每打印一行之前用time.sleep方法暂停2秒钟。这样做的原因是让程序运行得慢一些。在程序运行的时候，按Ctrl+c中断（取消）程序。
请在下方继续阅读以获取更详细的信息： 特色新功能 表情系统升级与实时面捕 在新版中，表情系统更加的完善，实时面捕被引入并且成为标配。...全新的Apple App，用于Animcraft与Maya的实时面捕 在Maya中实时面捕，动画曲线生成 在Animcraft中实时面捕，存储于通用表情库，可以重定向到任意角色（Max与Maya）...一键发送层级中的内容到Unity 默认相机与用户相机的任意切换（支持导演自定义多机位） 动画非线编辑和场景功能进一步完善 非线性场景编辑器在2.0被引入之后可用于处理已有的动画数据和创作一些简单动画...中直接K帧制作Max的CS角色 在2.0版本中，我们实现了让Max的动画师，利用CS骨骼，制作Maya绑定的角色。...，高效组织管理，协作运用，融入日常工作，参考培训中 丰富的动画效率工具集：重定向，实时面捕，智能动画，飘带运算，绑定转制，格式转换，非线性创作 完善的DCC与引擎软件连接：让动画与角色数据在各种软件之间
上百个识别位点的3D动捕 正如前面提到的，这是真真正正的视频动捕。 像《阿凡达》《指环王》等电影中的许多特效、角色动作设计，都是由动作捕捉来实现。...其实它还能开放到每秒60帧，只是考虑到vTuber一般在直播时还需要开启其他软件，主播的电脑可能会承受不住，所以当下推荐大家开30帧。 看到这里，是不是已经被惊艳到了？ 然鹅，这还不是最厉害的。...会出现一石激起千层浪的现象倒也不稀奇，毕竟市面上这种将视频动捕技术商业化、还面向vTuber的产品，实在是太少了。 团队出身游戏行业 那为什么会是小K直播姬呢？...事实上，小K直播姬所采用的所有视频动捕技术，都是由云舶科技自主研发。 起初，他们利用动捕技术将视频直接生成bip、fbx动画文件，大幅提升动画师的作画效率。...后来随着自身技术的不断积累，在2019年，他们便想着将原本离线才能实现的视频动捕技术，升级为实时在线版。
原文地址 在前端开发工作中，除了项目开发保质保量上线以外，项目的数据监控也应该配套起来，确保线上的正常运转。...上报方式 监控错误拿到了报错信息，接下来则是将捕抓的错误信息发送到信息收集平台上，发送的形式主要有两种： 通过 Ajax 发送数据 动态创建 img 标签的形式 示例 · 动态创建 img 标签进行上报...是浏览器在同源策略限制下所产生的。浏览器出于安全上的考虑，当页面引用的非同域的外部脚本中抛出了异常，此时本页面无权限获得这个异常详情， 将输出 Script error 的错误信息。...方案一：同源化 将 js 代码内联到 html 文件中 将 js 文件与 html 文件放到同一域名下 以上两种方式能够简单直接地解决问题，但也可能带来其他影响，如内联资源不好利用文件缓存，同域无法充分利用...通过以上方式进行处理后将能够捕获到具体的报错信息了。
【结果分析】 优势：１）HLC和LLC是分开的两个网络，底层LLC网络可根据需要进行替换，只需要对HLC适当再训练即可；２）使用多个动态捕捉数据序列，从而在步态转换中更加自然；３）HLC可以做出躲避环境中的障碍物的指示...，以及防止角色跌倒；４）使用的是动态捕捉数据，有点模仿学习的味道。...其次，考虑了角色表情不宜有大的局部几何的弯曲，以及blendshape的权重应该稀疏化，来针对视频中的每一帧表情优化权重。...【应用落地】 使用手机摄像头将视频流传送到一台强大的电脑上，能实现不错的动捕效果，可用于vr社交或交互游戏。...，可以将模拟所需的voxel数量降低到200分之一，处理速度达到４秒每帧(766464的网格，等效于560×360×360网格的模拟效果)。
节目构建了一个月球上的虚拟世界——MEMOON元音大陆，通过面捕、动捕技术与虚拟现实技术相结合，将嘉宾在虚拟世界与现实世界之间的互动实时展现给观众。...在真人秀完全直播的状态下，设备必须拥有庞大的采集能力、运算能力和高可靠性，才能满足节目长时间多机位动态录制与实时渲染合成的需求。...一台搭载了骁龙8+移动平台的智能手机，不仅能高精度、低功耗地实时跟踪和识别人脸面部表情，并映射传输到元宇宙的虚拟形象中，还能避免设备长时间工作发热引起性能下降，导致数据不稳定甚至丢失的问题，降低了节目制作的门槛和成本...在视觉方面，由于显示和芯片的算力是结合在一起的，做4K效果的难度较大，会有严重的纱窗感、颗粒感。而搭载骁龙XR2平台的奇遇Dream VR设备能够将4K屏幕进行点亮驱动，并达到4K 90帧。...元宇宙世界中各种素材的生成、交互以及设备的接入、数据传输等环节，也十分依赖人工智能的驱动，必须要端侧具备极大的算力支撑。 图源：视觉中国 而这些技术，亦是高通积极研究和部署的方向。
动作捕捉技术在影视和游戏行业已得到广泛的应用，其中最常用的技术方案是光学动作捕捉。光学动捕需要演员穿着紧身动捕服，并且在身上粘贴光学标记点，在配置好光学动捕设备的场地进行表演和动作录制。...不论是全局相关性还是局部相关性，他们在不同帧之间都应该保持一致，故论文受到ViT中的classification token的启发，设置了一个可学习的regression token，用来表征空间相关性特征...实验结果： 实验数据：由于缺少包含手部数据的开源动作捕捉数据集，作者收集了一套包含身体关节和手部动作的动作捕捉数据，数据包含500段动作，总计约20万帧。...该动捕数据主要包含了一些舞蹈和体育动作，覆盖了很多肢体动作和手势。作者对该数据进行了划分（90%训练集，10%验证集），并在此动作捕捉数据集上训练模型并进行了消融实验对比。下图展示了该数据的样例。...另外，论文还通过动捕数据渲染得到了一批包含手部动作标签的视频数据，用来和state-of-the-art算法进行对比。下图展示了渲染数据集的样例。
基于此，我们提出了基于学习的RNN隐藏状态初始化策略，有效解决了该问题。有了比较好的人体运动预测网络，我们发现如何将预测结果充分融入到物理优化中是一个关键问题。...然而我们的任务中，只要初始姿态是不知道的，LSTM无法通过几帧的坐站切换信息预测初始状姿态。因此，针对该问题特定的模式，我们设计了基于学习的RNN隐藏状态初始化策略。...此外，为了将优化问题构建为二次规划，实现中还需要将很多函数线性化，更详细的建模请参考论文。 3 实验结果 我们对PIP的实时动作捕捉进行了定量定性的测试和比较。...在DIP-IMU测试集和TotalCapture数据集，我们将PIP与DIP[2]和TransPose[3]两个方法进行了详细的对比。...图11 姿态定性对比 图12 姿态定性对比 在姿态定性对比中，我们画出了TotalCapture数据集中顶点误差分布情况及曲线下面积（AUC），并在10%、众数、中位数、和95%误差点选取了4帧进行定性比较
如果是一系列指令中的第一个动作，就禁用Past Encoder，毕竟没有前一个动作可以学了。...TEACH在BABEL数据集上进行训练，这是一个时长43小时的动捕数据集，包含过渡动作、整体抽象动作、以及每一帧的具体动作。...在训练时，BABEL的这一系列动捕数据会被切分成很多个子集，每个子集中包含一些过渡动作，让TEACH能学会过渡并输出。 至于为什么不用另一个数据集KIT进行训练，作者们也给出了自己的看法。...比TEMOS效果更好 先来看看TEACH生成一系列动作的效果，连续不重样： 随后，研究人员将TEMOS与TEACH进行了对比。...研究人员还测了测使用上一个动作的最佳帧数，发现当使用前一个动作的5帧时，生成的过渡动作效果最好。
定义以及目的 首先代理模式可以分为多种类型 远程代理：就是将工作委托给远程对象（不同的服务器，或者不同的进程）来完成。常见的是用在web Service中。...（接触很少） 缓存代理：这个很好理解，就是通过存储来加速调用，比如Sping中的@Cacheable方法，缓存特定的参数获取到的结果，当下次相同参数调用该方法，直接从缓存中返回数据。...它能被用来动态生成类或者增强既有类的功能。ASM 可以直接产生二进制 class 文件，也可以在类被加载入 Java 虚拟机之前动态改变类行为。...Java class 被存储在严格格式定义的 .class 文件里，这些类文件拥有足够的元数据来解析类中的所有元素：类名称、方法、属性以及 Java 字节码（指令）。...ASM 从类文件中读入信息后，能够改变类行为，分析类信息，甚至能够根据用户要求生成新类。
| 基于马克点的光学动捕系统 该解决方案，顾名思义： 在运动物体关键部位粘贴Marker点，多个动作捕捉相机从不同角度实时探测Marker点； 将数据实时传输至数据处理工作站，以便根据三角测量原理精确额计算...动捕方面，Teslasuit目前已支持Unity、Unreal和Motion Blender。此外，Teslasuit允许用户近乎实时地改变温度、实现动态的温度平衡，同时统计一系列有用的生物数据。...而标准版套装，在完整保留反馈系统和控制键的基础上，将传感器的数量减少到26个；售价999美元。...Trance Mocap可输出较为精准的单人、多人动捕数据，包括重现极其细微柔和的手部动作，以及大动态的奔跑、跳跃、翻腾等动作。...以上，即为小编对过去一年主要动捕外设&模组动态的回顾。当然，并不全面。
TEACH在BABEL数据集上进行训练，这是一个时长43小时的动捕数据集，包含过渡动作、整体抽象动作、以及每一帧的具体动作。...在训练时，BABEL的这一系列动捕数据会被切分成很多个子集，每个子集中包含一些过渡动作，让TEACH能学会过渡并输出。 至于为什么不用另一个数据集KIT进行训练，作者们也给出了自己的看法。...比TEMOS效果更好 先来看看TEACH生成一系列动作的效果，连续不重样： 随后，研究人员将TEMOS与TEACH进行了对比。...其中，Independent直接用单个动作训练，在生成时将前后两个动作用对齐、球面线性插值等方式融合在一起；Joint直接用动作对和分隔开的语言标签作为输入。...研究人员还测了测使用上一个动作的最佳帧数，发现当使用前一个动作的5帧时，生成的过渡动作效果最好。
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