呱呱聚合
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图像与设计

需要文本或运动学约束生成 3D 人体/Unitree G1…

在需要生成、约束、导出 3D 人体或人形机器人动作（含 G1 MuJoCo、SMPL-X/AMASS、ProtoMotions）时使用 Kimodo。

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置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 rainmoss 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要文本或运动学约束生成 3D 人体/U特定

解决思路

  1. 克隆 Kimodo 仓库：`git clone https://github.com/nv-tlabs/kimodo.git`
  2. 进入目录：`cd kimodo`
  3. 用 pip 可编辑安装并生成 `kimodo_gen`、`kimodo_demo` CLI：`pip install -e .`
  4. 或用 Docker（推荐 Windows 或干净环境）：`docker build -t kimodo .`，再 `docker run --gpus all -p 7860:7860 kimodo`
  5. 确认运行环境：约 17GB VRAM（RTX 3090/4090、A100 推荐），Linux；Windows 通过 Docker；模型首次使用从 Hugging Face 自动下载。
  6. 按用途选择模型：`Kimodo-SOMA-RP-v1`（SOMA 人体，Bones Rigplay 1 700h，通用人体动作）。
  7. 按用途选择模型：`Kimodo-G1-RP-v1`（Unitree G1 机器人，Bones Rigplay 1 700h，人形机器人动作）。
  8. 按用途选择模型：`Kimodo-SOMA-SEED-v1`（SOMA，BONES-SEED 288h，基准测试）。
  9. 按用途选择模型：`Kimodo-G1-SEED-v1`（Unitree G1，BONES-SEED 288h，基准测试）。
  10. 按用途选择模型：`Kimodo-SMPLX-RP-v1`（SMPL-X，Bones Rigplay 1 700h，重定向/AMASS 导出）。
  11. 基本文本到动作：`kimodo_gen "a person walks forward at a moderate pace"`
  12. 指定时长和样本数：`kimodo_gen "a person jogs in a circle" --duration 5.0 --num_samples 3`
  13. 用 G1 机器人模型生成：`kimodo_gen "a robot walks forward" --model Kimodo-G1-RP-v1 --duration 4.0`
  14. 用 SMPL-X 模型生成 AMASS 兼容导出：`kimodo_gen "a person waves their right hand" --model Kimodo-SMPLX-RP-v1`
  15. 设置随机种子以便复现：`kimodo_gen "a person sits down slowly" --seed 42`
  16. 控制扩散步数（更多步更慢但质量更高）：`kimodo_gen "a person does a jumping jack" --diffusion_steps 50`
  17. 默认输出为 Web demo 兼容 NPZ：`kimodo_gen "a person walks" --output ./outputs/walk.npz`
  18. G1 机器人输出为 MuJoCo qpos CSV：`kimodo_gen "robot walks forward" --model Kimodo-G1-RP-v1 --output ./outputs/walk.csv`
  19. SMPL-X 输出 AMASS 兼容 NPZ（另写 `stem_amass.npz`）：`kimodo_gen "a person waves" --model Kimodo-SMPLX-RP-v1 --output ./outputs/wave.npz`，会同时写 `./outputs/wave_amass.npz`
  20. 关闭后处理（脚滑修正、约束清理）：`kimodo_gen "a person walks" --no-postprocess`
  21. 多提示序列生成过渡：`kimodo_gen "a person stands still" "a person walks forward" "a person stops and turns"`
  22. 多段提示并控制整体时长和样本数：`kimodo_gen "a person jogs" "a person slows to a walk" "a person stops" --duration 8.0 --num_samples 2`
  23. 加载交互式 demo 保存的约束：`kimodo_gen "a person walks to a table and picks something up" --constraints ./my_constraints.json`
  24. 组合文本和约束并指定模型与样本数：`kimodo_gen "a person performs a complex motion" --constraints ./keyframe_constraints.json --model Kimodo-SOMA-RP-v1 --num_samples 5`
  25. 启动 Web 交互 demo：`kimodo_demo`，默认 `http://127.0.0.1:7860`
  26. 远程服务器访问 demo：`kimodo_demo --server-name 0.0.0.0 --server-port 7860`
  27. 在 demo 中使用时间线编辑器编辑文本提示和约束。
  28. 在 demo 中添加全身关键帧约束。
  29. 在 demo 中使用 2D 根路径/路点编辑器。
  30. 在 demo 中控制末端执行器位置/旋转。
  31. 在 demo 中查看带骨架和蒙皮网格的实时 3D 可视化。
  32. 从 demo 导出约束为 JSON、动作 as NPZ。
  33. Python 低层 API 基本推理：`from kimodo.model import Kimodo`，`model = Kimodo(model_name="Kimodo-SOMA-RP-v1")`
  34. 简单文本到动作生成：`model(prompts=["a person walks forward at a moderate pace"], duration=4.0, num_samples=1, seed=42)`
  35. 读取结果字段形状：`posed_joints` `[T,J,3]`、`global_rot_mats` `[T,J,3,3]`、`local_rot_mats` `[T,J,3,3]`、`foot_contacts` `[T,4]`、`root_positions` `[T,3]`。
  36. 高级 API：多提示、时长、样本数、扩散步数、`guidance_scale`、种子：`model(prompts=[...], duration=9.0, num_samples=3, diffusion_steps=50, guidance_scale=7.5, seed=0)`
  37. 访问每个样本结果：`result["posed_joints"][i]`
  38. 程序化约束：`from kimodo.constraints import ConstraintSet, FullBodyKeyframe, EndEffectorConstraint`
  39. 创建约束集：`constraints = ConstraintSet()`
  40. 添加全身关键帧：在第 30 帧（30fps 下约 1 秒）调用 `constraints.add_full_body_keyframe(frame=30, joint_positions=keyframe_pose)`，其中 `keyframe_pose` 为 `[J,3]` 关节位置。
  41. 添加右手末端执行器约束：`constraints.add_end_effector(joint_name="right_hand", frame_start=45, frame_end=60, position=np.array([0.5,1.2,0.3]), rotation=None)`
  42. 添加根路径 2D 路点：`constraints.add_root_waypoints(waypoints=np.array([[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]]))`
  43. 带约束生成：`model(prompts=["a person walks in a square"], duration=6.0, constraints=constraints, num_samples=2)`
  44. 加载已保存约束：`json.load` 读取 `constraints.json`，`ConstraintSet.from_dict(constraint_data)`，再传给 `model(...)`。
  45. 保存生成动作：`np.savez("walk_motion.npz", **result)`
  46. 加载并检查保存动作：`data = np.load("walk_motion.npz")`，读取 `posed_joints`、`global_rot_mats`、`local_rot_mats`、`foot_contacts`、`root_positions`、`smooth_root_pos`、`global_root_heading`。
  47. MuJoCo 可视化 G1：生成 G1 动作 CSV，然后 `python -m kimodo.scripts.mujoco_load`，按脚本中的 `CSV_PATH` 和 `MJCF_PATH` 配置。
  48. MuJoCo 播放循环：`qpos_data = np.loadtxt(CSV_PATH, delimiter=",")`，创建 `mujoco.MjModel.from_xml_path(MJCF_PATH)` 和 `mujoco.MjData(model)`，在 `mujoco.viewer.launch_passive` 中逐帧设置 `data.qpos[:] = frame_qpos`，调用 `mujoco.mj_forward(model, data)` 和 `viewer.sync()`。
  49. ProtoMotions 集成：用 Kimodo 生成 `--output ./run_jump.npz --duration 5.0`，再按 ProtoMotions 文档导入。
  50. GMR 重定向：用 `Kimodo-SMPLX-RP-v1` 生成并输出 `./cartwheel.npz`，使用自动生成的 `cartwheel_amass.npz` 配合 GMR。
  51. NPZ 输出格式解析：`posed_joints [T,J,3]` 全局关节位置（米）、`global_rot_mats [T,J,3,3]` 全局旋转矩阵、`local_rot_mats [T,J,3,3]` 父相对旋转矩阵、`foot_contacts [T,4]` 接触标签 `[L-heel,L-toe,R-heel,R-toe]`、`smooth_root_pos [T,3]` 平滑根轨迹、`root_positions [T,3]` 实际根（骨盆）轨迹、`global_root_heading [T,2]` 朝向 2D 单位向量；`T` 为帧数（30fps），`J` 为关节数（依赖骨架）。
  52. 直接用脚本生成：`python scripts/generate.py "a person walks" --duration 4.0`
  53. 查看所有 `kimodo_gen` 参数：`kimodo_gen --help`
  54. 批量生成：初始化 `Kimodo`，创建输出目录 `Path("./batch_outputs")`，遍历 prompts，用 `duration=4.0`、`num_samples=1`、`seed=i` 生成，`np.savez(output_dir / f"motion_{i:03d}.npz", **result)`。
  55. 比较模型变体：对同一 prompt 依次加载 `Kimodo-SOMA-RP-v1` 和 `Kimodo-SOMA-SEED-v1`，用 `duration=4.0`、`seed=0` 生成并打印 `posed_joints.shape`。
  56. 排查显存不足：`nvidia-smi` 检查可用显存，`--num_samples 1` 降低峰值显存，`--diffusion_steps 20` 降低步数加速（质量下降）。
  57. 排查模型下载：如代理问题设置 `export HF_ENDPOINT=https://huggingface.co`、`export HUGGINGFACE_HUB_VERBOSITY=debug`，或设置 `export HF_HOME=/path/to/your/cache`。
  58. 提升动作质量：提示要具体，如 `"a person walks forward at a moderate pace"` 优于 `"walking"`；复杂动作用交互 demo 加关键帧约束；提高 `--diffusion_steps`（默认约 20-30，试 50）；生成多个样本 `--num_samples 5` 后选最佳；避免极快或物理不可能动作；模型 30fps，时长小于 1s 可能效果差。
  59. 处理脚滑伪影：默认开启后处理；仅在调试时使用 `--no-postprocess` 关闭。
  60. 排查 demo 加载：用 `lsof -i :7860` 检查 7860 端口；用 `kimodo_demo --server-port 7861` 换端口；远程服务器用 `kimodo_demo --server-name 0.0.0.0 --server-port 7860` 并通过 `ssh -L 7860:localhost:7860 user@server` 端口转发。

适用边界 · 注意事项