最佳 AI 动作捕捉 2021 – OpenPose 与 DeepMotion

　　本文探讨了两种无需动作捕捉服，仅凭单摄像头即可实现动作追踪的人工智能解决方案：开源的OpenPose和付费的Deep Motion。

　　OpenPose作为广受欢迎的开源方案，在GitHub上收获超过21.6k的星标。众多动作追踪研究及项目，诸如Free Mocap、Easy Mocap和Frank Mocap，均基于OpenPose构建。尽管这些项目各具特色，但OpenPose以其完备的功能和卓越的性能成为基石。

　　Deep Motion则是一项付费服务，依托云端计算，无需用户配备高性能电脑即可执行动作追踪。它提供试用及订阅服务。

　　两者比较：

　　Deep Motion的优势在于云端计算，无需高性能电脑，操作简便，并能生成BVH等3D文件。然而，其劣势在于需付费，且在线渲染视频可能存在延迟，3D引擎的稳定性有待提升。而OpenPose的优势在于完全免费、开源代码以及可定制化。但劣势在于需要高性能电脑，设置繁琐，仅生成2D注解，无法直接生成3D文件，需额外工具和配置。

　　测试结果揭示，将OpenPose和Deep Motion的渲染视频进行对比，两者在基本动作上的表现相似。Deep Motion的在线渲染视频虽存在延迟，但使用BVH文件导入Blender后效果更佳。相比之下，OpenPose在骨盆部位存在不稳定性，即便在静止状态下也会上下移动。

　　总结而言，Deep Motion对于缺乏高性能电脑的用户而言更为便捷，但需付费。而OpenPose则适合拥有编程基础及高性能电脑的用户，可免费使用并进行定制化开发。选择何种方案取决于用户的实际需求和预算。