数字人系列之参数化数字人模型-SMPL模型技术解读
SMPL模型技术解读如下： 模型概述： SMPL模型是一个基于顶点蒙皮的数字人模型，由马普所开发。 该模型兼容当前图形学引擎，可直接在引擎上使用，广泛应用于业界。 模型构成： 标准姿势模板：提供基础的人体形状。 混合权重：决定顶点如何受到不同关节的影响。 姿势相关混合形状：根据姿势旋转矩阵元素线性变化，表示姿势引起的身体形变。
SMPL模型，一个基于顶点蒙皮的数字人模型，由马普所开发并广泛应用于业界。此模型兼容当前图形学引擎，可直接在引擎上使用。模型通过学习参数来精确表示自然人体姿势中的各种身体形状，包括标准姿势模板、混合权重、姿势相关混合形状、身份相关混合形状以及从顶点到关节点位置的回归器。
SMPL（Skinned Multi-Person Linear）是德国马普研究所Michael J. Black团队于2015年SIGGRAPH Asia会议上发表的骨架驱动参数化人体模型。它易于使用且开源，广泛应用于学术界与工业界。模型由体型参数与姿态参数控制，实现3D Mesh变形。
人胸骨结构模型图3D打印下载,人体胸腔骨架模型,人体胸腔骨头3D模型
1、访问以下链接获取3D人体骨骼下载资源，包括最清晰的人体胸骨结构3D图，用于人骨雕塑或3D人体骨骼模型的制作。下载人体胸腔骨骼图图片，免费使用于人体胸腔骨骼图素材及人体胸腔骨骼图的制作。在依墨ca-CG模型网，您可找到人体胸腔骨头的3D模型，满足您的设计与学习需求。
2、下载并安装支持3D打印的软件，如Cura、Simplify3D等。将下载的3D模型导入软件中，进行必要的调整和优化，以确保打印效果最佳。进行3D打印：将调整后的3D模型发送到3D打印机，按照打印机的操作指南进行打印。等待打印完成后，取出并清理打印件，即可得到所需的人体胸骨结构模型或胸腔骨架模型。
3、借助软件制作法：使用易模的人像建模模式，扫描人体全身数据并上传到后台，十几分钟即可自动生成与真人相差无异的模型。得出的模型支持多种格式导出，可导入第三方建模软件，也能接入3D打印机，打印出仿真人模型。
人体三维重建(三)——参数化人体方法简述
1、参数化人体方法简述： 依赖的统计模型： 参数化人体重建方法主要依赖于统计得出的人体参数化模型，如SCAPE、SMPL和SMPLX等。SCAPE模型： 体型参数：通过PCA降维，以人体数据库中不同体型的基向量系数表示。 姿态参数：描述17个人体部分相对于标准模板的旋转。SCAPE模型的成功促使了后续的多种改良版本。
2、人体三维重建（三）——参数化方法的概述 三维人体形状，作为三维网格模型，主要通过参数化和非参数化两种方法进行重建。本部分主要介绍参数化方法，它依赖于统计得出的人体参数化模型，如SCAPE、SMPL和SMPL-X等。SCAPE模型以两个独立的低维参数空间体现，即体型（Shape）和姿态（Pose）。
3、生成式方法则通过参数化或非参数化模板来匹配观测数据。Ganapathi等人使用动态贝叶斯网络来建模运动状态，并利用最大后验概率框架推断出三维姿态。随后，他们通过扩展的icp测量模型和自由空间约束改进了这一方法，使其能够动态调整模板大小，以适配捕捉到的深度数据。
4、另一类方法将二维人体姿态作为中间表示，首先在图像中利用人工标注或自动检测的二维人体关节，然后通过回归方法或模型拟合将其提升到三维空间。Mehta等人设计了一个基于RGB相机的实时三维姿态重建系统VNect，该系统将一个人体骨架模板拟合预测得到的二维关节点与三维关节点位置，实现了较为准确的姿态重建。
5、后续改进方法包括PIFuHD、GeoPIFu、StereoPIFu、PaMIR等，这些改进方法进一步提升了三维人体重建的质量和效果。综上所述，PIFu是一种基于深度学习的非参数化三维人体重建算法，通过图像特征提取和预测输出两大模块，结合特定的数据集和网络结构，实现了从二维图像到三维人体模型的高效重建。
6、本文简要介绍基于深度学习的非参数化三维人体重建算法之一—PIFu。PIFu包含图像特征提取和预测输出两大模块。图像特征提取模块负责从图像中逐像素提取特征，这些特征结合深度信息，通过预测输出模块，得到人体的sdf值或RGB值。最后，利用marching cube算法处理sdf值，生成三角网格模型。
人体三维重建(五)——人体姿态重建方法简述
1、另一类方法将二维人体姿态作为中间表示，首先在图像中利用人工标注或自动检测的二维人体关节，然后通过回归方法或模型拟合将其提升到三维空间。Mehta等人设计了一个基于RGB相机的实时三维姿态重建系统VNect，该系统将一个人体骨架模板拟合预测得到的二维关节点与三维关节点位置，实现了较为准确的姿态重建。
2、基于单目RGB-D相机的姿态重建技术主要依靠深度图像来推断三维人体姿态。这一领域的方法大致可以分为两类：判别式方法和生成式方法。判别式方法通常直接从深度图像中推断出三维人体姿态，而生成式方法则通过模板匹配和优化来估计姿态。
3、传统的参数化重建方法： 依赖于三维点云或深度数据，通过配准和模板变形等步骤拟合SCAPE等模型。例如，Zhang等人通过多视图点云配准和SCAPE方法重建，Weiss等人则通过最小化轮廓重投影误差优化SMPL参数。现代技术进展： 利用Kinect深度相机数据进行人体形状重建，但噪声会影响重建质量。
4、三维人体形状，作为三维网格模型，主要通过参数化和非参数化两种方法进行重建。本部分主要介绍参数化方法，它依赖于统计得出的人体参数化模型，如SCAPE、SMPL和SMPL-X等。SCAPE模型以两个独立的低维参数空间体现，即体型（Shape）和姿态（Pose）。
5、挑战：单视角下2D到3D映射的模糊性和不适定性，以及缺乏适用于室外环境的大型数据集。研究方法：与2D姿态估计密切相关，强调从2D到3D的映射过程。重要文献：《3D Human Pose Estimation from Monocular Images with Deep Convolutional Neural Network》等。3D形态重建：目标：恢复人体三维网格。
漫画人体模板手绘-如何画动漫人物的身体?
问题一：怎么画动漫人物的身体多临摹，特别是运动型漫画。运动型漫画多注重人物透视，比例，姿势也比较复杂。 临摹得比较熟练后可以试着自己画一些简单的人物构图。 照着真人图画也可以，注意人体比例：漫画中人物比例一般比真人更纤细修长，有线条感。想画好一定要多练习。
快速提笔画出身体一般来说，我们看动漫人物的时候会先看他的手，主要看一下他的手部各部位的关系。收集场景素材，只用黑白灰把动漫人物画出来手可以做到，但是身体就需要大家去收集自己喜欢的素材，把场景做成黑白稿，再慢慢勾勒轮廓线。
如何画好动漫人物无论是好看的表情，还是洒脱的动作，人体结构得画对才可以完成后续的绘制。对于零基础学手绘漫画的萌新来说想要画好人物还是有点难度的，需要掌握基本比例、骨骼与体块的概括，想要人物画的自然灵动，阴影、高光、褶皱都不可少。
开源版妙鸭相机来了,可无限出个人写真图(阿里达摩院出品)
开源版妙鸭相机是一个由阿里达摩院出品的深度学习模型工具，可基于用户提供的照片生成无限量的个人写真图。以下是关于该工具的详细解功能概述：FaceChain旨在打造个人数字形象，用户仅需提供三张照片即可生成个人专属数字替身。该工具支持在Gradio界面中进行模型训练与推理，同时也允许资深开发者通过Python脚本进行操作。
您可通过ModelScope创空间直接体验技术，无需安装软件。FaceChain模型由ModelScope开源模型社区提供支持。FaceChain是一个组合模型，基于Pytorch和Tensorflow框架，兼容多种环境。支持三种安装方式：ModelScope免费计算资源、付费ModelScope（GPU） DSW镜像实例或使用Anaconda管理依赖。
