@author: Frank Liu
@time: 2019.1.18 - 2019.5.31
@project: 武汉理工大学本科毕业设计
使用Qt实现的基于openpose和pix2pix对抗网络的游戏人物动作模拟。本科毕业设计。
- Linux(Ubuntu18.04)
- CPU - for test NVIDIA GPU(12GB) + CUDA CuDNN7.4 - for train
- Python >= 3.4
- PyTorch >= 1.0.0
- python-opencv >= 3.4.0
- Keras
- Qt 5.12
QtPoseImitate ├── aboutdialog.cpp ├── aboutdialog.h ├── aboutdialog.ui ├── getModels.sh ├── images │ ├── mv_450x420.avi │ ├── pbug3_450x420.avi │ ├── pbug_man_450x420.avi │ └── pose_128px.ico ├── images.qrc ├── main.cpp ├── mainwindow.cpp ├── mainwindow.h ├── mainwindow.ui ├── pytorch_pix2pix │ ├── checkpoints │ │ └── pbug_pix2pix │ │ ├── latest_net_D.pth │ │ ├── latest_net_G.pth │ │ ├── model_version.txt │ │ ├── v3.0_120_net_D.pth │ │ └── v3.0_120_net_G.pth │ ├── data │ │ ├── aligned_dataset.py │ │ ├── base_data_loader.py │ │ ├── base_dataset.py │ │ ├── image_dataset.py │ │ ├── image_folder.py │ │ ├── __init__.py │ │ └── unaligned_dataset.py │ ├── datasets │ │ ├── combine_A_and_B.py │ │ ├── download_cyclegan_dataset.sh │ │ ├── download_pix2pix_dataset.sh │ │ ├── make_dataset_aligned.py │ │ └── pbug_full │ │ ├── test │ │ │ └── curPose.jpg │ │ ├── train │ │ └── val │ ├── docs │ │ ├── datasets.md │ │ ├── qa.md │ │ └── tips.md │ ├── environment.yml │ ├── keras_openpose │ │ ├── config │ │ ├── config.py │ │ ├── config_reader.py │ │ ├── keras_openpose_test.py │ │ ├── model │ │ │ ├── get_keras_model.sh │ │ │ └── keras │ │ │ └── model.h5 │ │ ├── model.py │ ├── LICENSE │ ├── models │ │ ├── base_model.py │ │ ├── cycle_gan_model.py │ │ ├── __init__.py │ │ ├── networks.py │ │ ├── pix2pix_model.py │ ├── options │ │ ├── base_options.py │ │ ├── __init__.py │ │ ├── test_options.py │ │ └── train_options.py │ ├── pbug_pix2pix │ │ └── test_latest │ │ └── images │ │ ├── curPose_fake_B.jpg │ │ ├── curPose_real_A.jpg │ │ └── curPose_real_B.jpg │ ├── pix2pix_class.py │ ├── pix2pix_test.py │ ├── pubgPoseFake.py │ ├── scripts │ │ ├── conda_deps.sh │ │ ├── download_cyclegan_model.sh │ │ ├── download_pix2pix_model.sh │ │ ├── edges │ │ │ ├── batch_hed.py │ │ │ └── PostprocessHED.m │ │ ├── eval_cityscapes │ │ │ ├── caffemodel │ │ │ │ └── deploy.prototxt │ │ │ ├── cityscapes.py │ │ │ ├── download_fcn8s.sh │ │ │ ├── evaluate.py │ │ │ └── util.py │ │ ├── install_deps.sh │ │ ├── test_before_push.py │ │ ├── test_cyclegan.sh │ │ ├── test_pix2pix.sh │ │ ├── test_single.sh │ │ ├── train_cyclegan.sh │ │ └── train_pix2pix.sh │ ├── test.py │ ├── train.py │ └── util │ ├── get_data.py │ ├── html.py │ ├── image_pool.py │ ├── __init__.py │ └── visualizer.py ├── QtPoseImitate.pro ├── QtPoseImitate.pro.user ├── READMR.md └── result ├── fake_out.avi └── pose_out.avi
使用预训练好的OpenPose COCO模型，使用下载脚本自动下载到pytorch_pix2pix/keras_openpose/model/keras/，大约209MB，在keras_openpose_test.py中提供API，请自行查看注释，支持视频和图片直接输入，计算输出结果图/视频。
reference pix2pix README
pix2pix数据集图片格式参照_pix2pix Dataset_，请放置于pytorch_pix2pix/datasets/目录下。本项目官方数据集下载地址:baiduyun
链接:https://pan.baidu.com/s/1z9LjKF7WuIpCUoMir0uFzA 提取码:1d6n
 src |
 pose |
 fake |
本项目遵循开源协议MIT，其中不乏使用了一些开源代码，但是禁止商用！仅供相关领域爱好者研究学习！最终解释权归Frank(frankliu624@outlook.com)所有。 如使用过程中存在疑问，而README中介绍不详细，欢迎联系Frank帮您解决。
@article{frank2019pubg,
title = {基于对抗网络的游戏人物动作模仿与实现},
author = {Frank Liu},
year = {2019},
}