本文源于:medal_sports:TFCommunitySpotlight 获胜者：Henry Ruiz
及他的获胜项目：Rigging.js。
Rigging.js 是一个开源的 react.js 应用，它获取由 TensorFlow.js 模型生成的面部网格关键点，然后将人物在镜头前所做的动作映射到 3D 模型中。从 https://www.mixamo.com/ 下载的任何模型均可以使用。
构建与运行
git clone https://github.com/haruiz/RiggingJs.git
cd RiggingJs
npm install
npm start
尝试使用不同的模型
如上所述，从 https://www.mixamo.com/ 下载的任何模型均可以使用。这些模型是免费的。
项目路线图
此项目尚有许多工作去完成，如果您感兴趣，欢迎加入我们：
- 3D 角色的自动装配和动画：使用最新的 (SOTA) 深度学习模型
- 使用 Facemesh 模型产生 3D 表情动画
- 录制动画
想要了解更多，您可以查看详细的项目 路线图 。
参与方式
您可随意向 此仓库 发送 PR。
项目所用的第三方库
灵感来源
Pose Animator 2 可对 2D 矢量图进行实时动画化。该实时动画基于 PoseNet 和 FaceMesh 的识别结果。它从计算机图形学中借鉴了基于骨骼的动画的思想，并将其应用于矢量角色。
PoseNet 模型：此 js 包包含有一个称为 PoseNet 的独立模型，以及一些模型演示。在浏览器中使用 TensorFlow.js 运行此模型可获得实时姿势估计。
BodyPix：此 js 包包含一个名为 BodyPix 的独立模型，以及一些演示。在浏览器中使用 TensorFlow.js 运行此模型可获得实时的人和身体部位分割。
MediaPipe Facemesh：MediaPipe Facemesh 是一个轻量级的机器学习流水线，可预测 486 个 3D 人脸关键点，以推断出人脸表面的近似几何形状 (https://arxiv.org/pdf/1907.06724.pdf)。
原文：Rigging.js
中文：TensorFlow 公众号