github地址：https://github.com/sanweiliti/LEMO
文章：Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture in 3D Scenes 地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10399.pdf
1、首先创建虚拟空间
conda create -n lemo python=3.8
进入虚拟空间
conda activate lemo
2、复制代码
git clone https://github.com/sanweiliti/LEMO cd LEMO
3、安装依赖
pip install -r requirements.txt
requirements.txt文件
值得一提的是，这些依赖不全，缺少configer，和torchvision
torchvision记得安装torchvision-0.5.0，不会和torch1.4.0冲突
（先安装torch再安装 smplx）
4、下载数据集
AMASS
PROX（下载没成功）
5、运行（这里只做了运行）
按照官方的给的步骤即可
stage1:per-frame fitting
python opt_amass_perframe.py --amass_dir=PATH/TO/AMASS --body_model_path=PATH/TO/SMPLX/MODELS --body_mode=local_markers_4chan --dataset_name=TotalCapture --start=0 --end=100 --step=20 --save_dir=PATH/TO/SAVE/RESULUTS
stage2：temporal fitting
python opt_amass_tempt.py --amass_dir=PATH/TO/AMASS --body_model_path=PATH/TO/SMPLX/MODELS --body_mode=local_markers_4chan --dataset_name=TotalCapture --start=0 --end=100 --step=20 --perframe_res_dir=PATH/TO/PER/frame/RESULTS --save_dir=PATH/TO/SAVE/RESULTS
Visualization of fitted results:
python vis_opt_amass.py --body_model_path=PATH/TO/SMPLX/MODELS --dataset_name=TotalCapture --start=0 --end=100 --step=20 --load_dir=PATH/TO/FITTED/RESULTS
debug：
遇到如下错误：
需要将对应文件内的 1- 全部换成~ 即可。
