Peizhuo Li

Hi, the problem looks different from the one in Issue #30. len(self.topologies) = 1 means the BVH_file class has trouble in recognizing the joints for retargeting. I would suggest you...

The set_new_root is for making the three-junction joint as the root of character. Since the root joint will never be pooled, it will lead to a different primal skeleton and...

你好，首先joint position到bvh即joint rotation的转换是ill-posed，根据我的了解，至今没有效果特别好的解决方案。根据你提供的bvh文件（另，可以打包为zip直接拖到书写框上传），动作的质量非常不理想。一个可能的问题就是你的输入和训练数据的输入差异过大，可能无法迁移。另一方面，我们需要做per-character的normalization，因此可能需要一定量的数据量才能保证结果的正确。

你好，我前面提到的“差异过大”主要是指你们的动作数据包含较多的噪音，数据的分布和训练集不太一样。根据我们的经验这样的情况会导致效果不佳。 关于局部坐标问题：可以直接尝试从数据集中复制旋转到你们的骨架上，如果结果相近就没有问题。 大小：能缩放到相近的大小为佳 步骤看起来是没有问题的，如果效果不佳，可能需要考虑在你们的数据集上重新训练模型。

根据这里的结果的，我猜测可能还是因为你们的数据的分布（rotation的噪音等原因）和训练集差距较大，导致使用你们的rotation输入网络后retargeting失败

The current code is highly coupled with provided characters. We are improving it and will release the training details, training set and instructions for using customized dataset within 1~2 weeks....

你好，height应该是“左脚--头”这一路径的长度，即身高的定义。你所提到论文中这句话对应的实现是在get_ee[函数](https://github.com/DeepMotionEditing/deep-motion-editing/blob/74fff8fb35e6378351d03fb14ee22fccae28b0bf/retargeting/models/utils.py#L163)中，代码是与论文中说法一致的。 这里height只是将其大小根据角色身高归一化，以免不同高度的角色会有不同大小量度的ee_loss从而影响训练。 希望有所帮助！

您好，抱歉一开始没理解具体的问题。您提到的伪代码是正确的写法。论文中提到的hAe/hBe主要是为了一些特殊情况（如高度非对称，图12）设计的。在release的版本中的确没有包含使用hAe和hBe进行normalize的代码，而是简化的使用高度进行normalize。只使用高度进行normalize的好处是可以让减少模型对lambda ee的敏感度。希望能解决疑惑。

Hi, We use per-character normalization to stabilize the training. You may find the details on how to generate these files [here](https://github.com/DeepMotionEditing/deep-motion-editing#dataset)

The whole test time code is indeed dirty and we are planning to make it more clean. For the suffix "_m", we manually split some joints of characters in group...