文件名称：motion_dance:顺序学习促进舞蹈产生
文件大小：206KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 10:22:10
deep-learning chainer sequential-learning dance-generation motion-dance
顺序学习促进舞蹈产生 使用深度学习技术来产生舞蹈。 下图显示了建议的模型： 下图显示了实验中使用的骨骼的关节： 使用GPU 如果您在实验中使用GPU，请在run.sh适当设置--gpu选项，例如， $ ./run.sh --gpu 0 默认设置使用GPU 0（-- --gpu 0 ）。 对于CPU执行，将gpu设置为-1 执行 主例程由以下程序执行： $ ./run.sh --net $net --exp $exp --sequence $sequence --epoch $epochs --stage $stage 可以训练不同类型的数据集（ $exp ） 要运行到run_in_docker.sh容器中，请使用文件（ run_in_docker.sh ）而不是（ run.sh ） 虚幻引擎4可视化 要从评估文件进行演示或测试培训文件，请使用（ local/ue4_sen
【文件预览】：
motion_dance-master
----setup.py(2KB)
----local()
--------getdata.sh(644B)
--------brekel_control_udp.py(2KB)
--------cmd.sh(654B)
--------run.sh(5KB)
--------beattap.py(5KB)
--------parse_options.sh(4KB)
--------emulate_realtime.sh(2KB)
--------path.sh(473B)
----.gitignore(191B)
----images()
--------skeleton.png(36KB)
--------seq2seq_mc.png(120KB)
----.dockerignore(31B)
----.travis.yml(227B)
----setup.cfg(113B)
----deepdancer()
--------motion()
--------bin()
--------__init__.py(0B)
--------models()
--------utils()
----_config.yml(26B)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
----tools()
--------Makefile(1KB)
----win()
--------getdata.bat(538B)
--------emulate_realtime.bat(777B)
--------run.bat(6KB)
--------path.bat(83B)
----README.md(3KB)
----docker()
--------Dockerfile(2KB)
--------run.sh(3KB)