近期，Rokoko 通过推出免费的 AI 动作捕捉工具 Rokoko Video来兑现这一承诺。 图片来源 ：Rokoko 为什么说 Rokoko Video 是一个不错的选择 ？...一位使用过 Rokoko Smartsuit Pro 的 3D 艺术家和电影制作人也这样评价道“如果我使用动作捕捉，我想把它用于所有事情。...动作捕捉技术是能够赋予 “虚拟角色” 灵魂，并且在元宇宙中继续前进，当动画就像使用网络摄像头、手机或上传视频一样简单时，一切都将有可能发生。
这成为了限制动作捕捉的瓶颈，致使每次捕捉动作时必须用干净的绿布作为背景，并且要手动初始化或切换成多摄像头作为输入源。在本项研究中，我们提出了一个用于单摄像头输入的基于学习的动作捕捉模型。...我们提出了一个在单目视频中进行动作捕捉的神经网络模型，学习将一个图像序列映射到一个相应的3D网格序列中。深度学习模型的成功在于从大规模注释数据集中进行监督。...相关研究 3D动作捕捉 使用多台摄像机进行3D动作捕捉（四个或四个以上）是一个已被详细研究的问题，其中现有的方法取得了令人印象深刻的结果。...结论 我们已经提出了一个基于学习的用于密集人体3D动作追踪的模型，用合成数据进行监督，并并通过动网格、关键点和分割的可微渲染进行自监督，并与2D等价量相匹配。...我们发现，我们的模型通过使用未标记的视频数据得到了改进，这对于动作捕捉非常有价值，其中，密集3D对照数据难以进行标记。
昨天看同学用小K直播姬上钉钉自习，我也想试试 于是下载了小K打算晚上回家试试 我是这么想的：MMD的PMX/PMD文件通过PMXEditor转换成OBJ格式的文件，再用3DMAX转换成FBX文件，直接导入到小
本文下面将对Win32平台下全局钩子的运行机制进行介绍并给出了一个具体的由VC 6.0编写的捕获键盘动作的键盘钩子示例程序。 ...本文下面将对Win32平台下全局钩子的运行机制进行介绍并给出了一个具体的由VC 6.0编写的捕获键盘动作的键盘钩子示例程序。 ...下载本文示例代码 利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获...Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows...键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作利用键盘钩子捕获Windows键盘动作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：
帧采样 帧采样就是用关键帧来做补偿帧，其实质就是拉长每一个关键帧的显示时间，相当于并没有插帧。除了获得文件属性更高的帧率和在同视频质量下更大的文件体积外，不会带来任何视觉观感上的提升。...《超级慢动作：用于视频多个中间帧插值的的高质量估计》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.00080.pdf Super SloMo 不同于传统方法，它利用深度神经网络来实现补帧...，基本思路为：使用大量普通视频与慢动作视频进行训练，然后让神经网络学会推理，根据正常视频生成高质量的超级慢动作视频。...首先，用一个 U-Net 来计算相邻输入图像之间的双向光流。然后，在每个时间步长上对这些光流进行线性拟合，以近似中间帧的双向光流。...为了解决运动边界出现伪影的问题，使用另一个 U-Net 来对近似的光流进行改善，并且预测柔性可见性映射关系。最后，将输入的两张图像进行扭曲和线性融合，从而形成中间帧。
二、NeRF 的核心思想：用 "神经网络" 建模光场 NeRF 的神奇之处，在于它用神经网络直接建模场景中光线的辐射场。其核心思想可以概括为： 1. ...这一过程类似于光线追踪，但使用神经网络代替了传统的几何模型。 4. 优化训练 通过最小化渲染图像与真实图像之间的差异，优化神经网络的参数，使其能够准确地表示场景。...高保真渲染：能够捕捉场景的精细细节和复杂光照效果。 端到端训练：无需手动设计特征或几何模型，完全数据驱动。...它不仅是一种技术，更是一种思维方式 —— 用数据驱动的方法替代传统的几何建模。随着硬件性能的提升和算法的不断优化，未来的三维重建技术可能会变得更加高效、智能，甚至能够实时捕捉和重建我们周围的世界。...五、结语：用神经网络重建真实世界 NeRF 就像一位 “像素巫师”，能够从多角度的二维图像中提取三维场景的奥秘，并用神经网络将其重新演绎。
普林斯顿大学研究人员创建了LEAP，一种灵活的动作捕捉工具，可以在几分钟内训练，以高精度跟踪数百万帧现有视频的身体部位，无需任何物理标记或标签。...你可能见过穿着“动作捕捉”套装的好莱坞明星，他们穿着的服装布满传感器，电脑把他们变成绿巨人、龙或被施了魔法的野兽。...他们的新工具叫做LEAP Estimates Animal Pose（LEAP），可以在几分钟内进行训练，以高精度自动跟踪数百万帧视频中动物的各个身体部位，而无需添加任何物理标记或标记。...哈佛大学的研究人员在夏季分享了一个类似的工具，他们利用现有的神经网络架构，而普林斯顿大学的团队则创建了自己的工具。...“我们使用不同的方法，通过专注于快速专注于新数据集，网络更小，更精简的同时可以实现高精度，更重要的是，我们展示了通过AI进行动物姿势跟踪的易用性，我们希望这可以鼓励该领域开始采用更加量化和精确的方法来衡量行为
在电影《阿凡达》中，卡梅隆用动作捕捉技术完成了整部作品，让我们看到了动作捕捉在电影行业上的不可估量的潜力。在虚拟现实中，如果想要增强体验的沉浸感，动作捕捉技术也是必不可缺的技术。...但是，从目前的发展来看，想要实现比肩《阿凡达》的特效，VR中的动作捕捉技术还有很长的路要走。 什么是动作捕捉技术？...动作捕捉抽象的说，就是能够捕捉你全身的动作，甚至是面部细微的表情变化，通过数据处理后，还原重建成一个三维模型的你，而且这个三维虚拟的你会随着你的动作变化而变化。...它就是把现实中人物的动作复制到电脑创建的虚拟人物上。然而说起来简单，但是要实现随时随刻捕捉你的各种动作，面对的技术问题非常多。 目前主流的动作捕捉技术主要有两种：光学式动作捕捉和基于惯性的动作捕捉。...光学式动作捕捉依靠摄像头来实现，它主要基于计算机视觉原理，由多个高速摄像机从不用角度对目标特征点进行跟踪来完成全身的动作的捕捉。美国大片中的后期特效制作大都是用的这种光学式动捕技术。
研究人员使用了一种新的神经网络框架，考虑了身体和手部之间的相关性，并能够以高效率进行内部运算。...这种通过多数据集进行训练的方法，使得该框架具有优越的泛化能力。与早期的单目全身方法相比，本文中的方法通过估算统计人脸模型的形状、表情、反照率和光照参数等捕捉更具有表现力的3D人脸的几何形状和颜色。...但是，在这项研究中，研究人员使用称为IKNet的完全连接的神经网络模块从关键点坐标回归关节角度，借助附加的MoCap数据进行训练，IKNet会从数据中隐式地先获取一个姿势，从而进一步减少了关键点位置误差...与其他方法相比，研究人员使用相对6D旋转作为输出公式，并且在神经网络中另外估算了形状参数和比例因子。...此外，该种方法不仅可以捕捉表情，还可以捕捉与身份相关的形状和反照率等参数，从而获得更具个性化的面部表情。接下来，研究的方向可能涉及身体纹理部分，以获得彩色的人体跟踪或人体表面的变形。
所有人体姿态估计（Human Pose Estimation）、手势识别（Gesture Recognition）、人体形状与姿态估计（Human Shape and Pose Estimation）、人体运动捕捉...（Human Motion Capture）相关论文，总计27篇，对文献进行了分类汇总，希望对大家有帮助。...人体姿态估计分为2D（6篇）和3D（11篇）两大类；手势识别只有两篇文献，一篇基于骨架，另一篇基于点云的；人体形状与姿态估计是同时计算人体的姿态和网格有，有3篇；动作捕捉对人体形状和姿态进行连续计算，反应人体的运动...另外还有一篇手持物体的姿态估计，同时对人手进行2D/3D姿态估计和物体6D位姿估计，代码已开源。...人体动作捕捉（Human Motion Capture） [24].ActiveMoCap: Optimized Viewpoint Selection for Active Human Motion
这套设备，正是水下动作捕捉系统。 从海洋工程的船舶模型测试到水下机器人的精准操控，从影视动画的深海特效制作到康复医学的水下步态分析，水下动作捕捉技术正悄然改变着人类探索、利用水下世界的方式。...它如何突破水的阻隔实现精准捕捉？又在哪些领域创造着实际价值？本文将带你揭开水下动作捕捉的神秘面纱。一、什么是水下动作捕捉？...二、水下动作捕捉的核心技术：如何驯服复杂水下环境？水下环境对技术的“苛刻要求”，让水下动作捕捉系统必须在环境适应性、捕捉精度和数据可靠性三个维度做到极致。...（二）高精度捕捉：用“细节数据”还原真实运动水下运动的快速性（如鱼类游动、机器人作业）和复杂性（如多关节协同），要求系统必须“看得清、抓得准”。...UW定制化大功率标记点，适应大型场景船舶模型测试、水下编队机器人100米亚毫米级五、FAQ：关于水下动作捕捉的常见疑问水下动作捕捉和陆地动捕的核心区别是什么？
下面是小哥哥写的教程，我们在不改变原意的基础上进行了编译。 在今天的文章里，我将手把手教大家训练一个神经网络模型，用来识别摄像头拍下的“舞步”，从而控制灯的开关。...整个全景工作室的圆屋顶上装有500个摄像头，所有摄像头都对准人，从不同角度记录他们的动作。 这个全景工作室用构造训练数据集几乎是完美的，很方便进行计算机视觉的实验。 ?...神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型，然后加入一些新的神经网络层，以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习，因此我们可以用有限的资源来进行迁移学习。...也就是说，我们做出一个T-Pose的动作，然后在键盘上点击m键，那么这个动作就被归到T-Pose那一类里。我们按照这个方法去添加171个不同的姿势，这样一来，我们就有数据训练神经网络了。...另外，我们今天构建的基础模型可以用来训练很多类型的舞蹈动作。尽管我的模型每秒只能捕捉很少的画面，但我们可以开始建立一个有关舞步的数据集，然后再构建一个能识别这些不同舞步的神经网络模型。
但动作捕捉的范围就只能是以头部和手部为主，腿部动作一直是难题。移动只能在画面里前进，并不能将腿部的具体动作在游戏中表现出来。 ?...除了娱乐外，动作捕捉技术在医疗领域也有应用，可以用数据指导伤者更好地进行康复训练。 双向循环神经网络 这么好的方法是怎么实现的呢？原来是靠深度学习。 研究团队分阶段将动作捕捉拆成3个子任务。...由于预测连续的动作不仅要依赖前面的计算结果，还要参考后面一层的结果。所以在这一步用到的是双向循环神经网络 (biRNN)。 ? 在空间定位问题也是拆成两部分。...对于不同的任务使用不同的公开数据集进行训练，包含300名受试者超过40小时的姿势和空间位置参数。 与之前的研究相比，任务拆解的方法有助于用更少资源获得更高帧数，可以胜任高速运动的捕捉。 ?...并且实现了动作捕捉的同时进行空间定位。 ? 不过，还是有两点不足。一个是动作捕捉的效果依赖于训练数据集，对训练集中没有的动作效果就一般。
网上搜了一下，没发现什么现成的软件，而按键精灵又太重量级了，于是考虑干脆自己用Python写个算了。...很幸运地找到《用Python监听鼠标和键盘事件》这篇文章，于是把PyHook和PyWin32都装上了（建议下exe版，免得安装时各种蛋疼）。...hm.SubscribeMouseAll(OnMouseEvent) # 开始监听鼠标事件 hm.HookMouse() # 一直监听，直到手动退出程序 pythoncom.PumpMessages() 这个例子程序捕捉了所有的鼠标事件...，实际上我只需要捕捉向下滚动滚轮的事件即可。
实现流程：先将红外光学镜头布置在场地周围，通过网线连接到POE交换机并与电脑中的动作捕捉软件相连。然后进行场地标定，如L型标定确定统一坐标系和给镜头提供初始参数，T型标定让镜头进行参数跌倒寻优。...完成标定后，在被捕捉人或物体表面上贴上反光标记点进行数据采集，镜头获取的标记点位置信息通过网线传输到交换机，再传输到电脑，由动作捕捉软件进行数据识别和处理，通过对标记点和命名、连接等操作，实现对被捕捉物的识别和动作捕捉...7、文化传承：对传统戏曲的身段、民间舞蹈的动作进行捕捉与数字化存储，形成可交互的非遗资源库，避免技艺因传承断代而流失。...惯性式动作捕捉原理：利用惯性传感器，记录身体各部分的加速度和旋转速度，通过算法对测量数值进行计算，从而完成动作捕捉。...无标记动作捕捉原理：通过摄像头阵列捕捉人体运动画面，利用深度学习算法对图像中的关键节点进行识别与跟踪。实现流程：首先，多个高清摄像头从不同角度同步录制人体动作，获取图像数据。
然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”（身体姿势）来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现，就像这样： ? 下面是小哥哥写的教程，文摘菌在不改变原意的基础上进行了编译。...我们今天即将采用的神经网络模型卡内基梅隆大学的团队也曾经使用过，他们用自己的全景数据集来训练该模型。该数据集包括五个半小时的视频，视频中包含了150万个手动添加的代表人体骨骼位置的标签。...整个全景工作室的圆屋顶上装有500个摄像头，所有摄像头都对准人，从不同角度记录他们的动作。 这个全景工作室用构造训练数据集几乎是完美的，很方便进行计算机视觉的实验。 ?...神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型，然后加入一些新的神经网络层，以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习，因此我们可以用有限的资源来进行迁移学习。...也就是说，我们做出一个T-Pose的动作，然后在键盘上点击m键，那么这个动作就被归到T-Pose那一类里。我们按照这个方法去添加171个不同的姿势，这样一来，我们就有数据训练神经网络了。
作为连接现实动作与虚拟世界的 “桥梁”，动作捕捉技术如何实现？主流设备有哪些类型？专注于该领域的 NOKOV 度量又有哪些实战应用？本文将带你全面了解动作捕捉技术的奥秘。一、什么是动作捕捉技术？...二、动作捕捉技术的核心类型目前主流的动作捕捉技术可分为三大类，不同类型的技术在原理、精度、适用场景上各有差异。...案例 2：高校科研中的人体运动分析北京体育大学运动康复实验室为研究 “运动员起跑姿势与损伤风险的关系”，采用 NOKOV Astra 无标记点系统，对 20 名短跑运动员的起跑动作进行捕捉。...工程师提到：“传统校准方法需要 2 小时 / 台，用 NOKOV 度量系统后效率提升至 15 分钟 / 台，且精度更高，大幅降低了量产测试成本。”...五、动作捕捉技术常见问题解答（FAQ）1.动作捕捉一定要在专业场地进行吗？不一定。
然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”（身体姿势）来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现，就像这样： ? 下面是小哥哥写的教程，文摘菌在不改变原意的基础上进行了编译。 ?...我们今天即将采用的神经网络模型卡内基梅隆大学的团队也曾经使用过，他们用自己的全景数据集来训练该模型。该数据集包括五个半小时的视频，视频中包含了150万个手动添加的代表人体骨骼位置的标签。...整个全景工作室的圆屋顶上装有500个摄像头，所有摄像头都对准人，从不同角度记录他们的动作。 这个全景工作室用构造训练数据集几乎是完美的，很方便进行计算机视觉的实验。 ?...神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型，然后加入一些新的神经网络层，以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习，因此我们可以用有限的资源来进行迁移学习。...也就是说，我们做出一个T-Pose的动作，然后在键盘上点击m键，那么这个动作就被归到T-Pose那一类里。我们按照这个方法去添加171个不同的姿势，这样一来，我们就有数据训练神经网络了。
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