使用场景

研究者使用ProtoMotions来训练一个全身动作跟踪器，以提高动作捕捉的准确性。

游戏开发者利用ProtoMotions中的AMP模型来生成游戏中角色的自然动作。

电影制作人员使用ProtoMotions来创建复杂场景中的流畅角色动画。

产品特色

支持IsaacGym和IsaacSim，可以灵活选择模拟后端。

基于Hydra和OmegaConfig，方便进行配置管理。

提供多种预训练模型，如AMP、ASE等，用于不同的动画任务。

支持自定义环境和代理，便于用户根据自己的需求进行开发。

提供详细的安装和使用指南，便于用户快速上手。

支持多种机器人模型，如SMPL、SMPL-X和AMP等。

提供地形生成和场景管理功能，增强动画的真实感。

支持使用Tensorboard和Weights & Biases进行实验日志记录。

使用教程

首先，确保已经安装了Python 3.8和必要的依赖库。

接着，克隆ProtoMotions的GitHub仓库到本地。

安装IsaacGym或IsaacSim，根据需要选择模拟后端。

设置PYTHON_PATH环境变量，指向ProtoMotions的根目录。

根据实验需求，选择合适的配置文件和机器人模型。

运行训练脚本，开始训练代理。

训练完成后，使用评估脚本来测试代理的性能。

根据需要，可以自定义环境和代理，进行更深入的实验。