Задача: Настройка и тестирование Multi HMR на Windows

Что такое Multi HMR? Это система извлечения 3D скелета из фото/видео, основанная на модели SMPL. Нам нужно настроить её, запустить обработку нескольких готовых фотографий и получить 3D-модели в форматах OBJ или FBX (аналогичных SMPL-выводам). Обучение модели не требуется.

Требования к окружению

• Ноутбук с Windows (проверено на 10/11)
• Видеокарта NVIDIA RTX 4050 (6 GB VRAM)
• Оперативная память 16 GB
• Пират или conda для Python

Что нужно сделать специалисту:

1. Установить зависимости: PyTorch, SMPL (см. ссылку на репозиторий), все необходимые библитеки строго под версию Python (3.8? например). Возможно потребуется собрать CUDA/cuDNN? Уточнить.
2. Настроить пути к данным: создать папку с тестовыми изображениями (локально на ноутбуке), возможно, скачать предобученные веса (подсказать).
3. Запустить инференс: обработать ~5-10 тестовых изображений из исходной директории, проверить, что код не падает с ошибками памяти или пути.
4. Экспортировать результаты: сохранить 3D-объекты в форматах OBJ, FBX или асе-стандартном загружаемом в Blender формате. Подсказка: ModelConverter или библиотека trisurf/ждые зависимости для результата.
5. Написать пошаговую инструкцию (включает консольные команды, использование разных форматов экспорта). Важно: инструкция должна дублировать процесс для человека, который знает как ввести команду в cmd.

Результат работы:

• Рабочая папка с запущенным проектом Multi HMR.
• Папка с обработанными OBJ или FBX файлами.
• Текстовый/документарный пошаговый гайд (txt/PDF/GitHub readme) на русском/английском языке, как добавить новые фотографии и повторно запустить инференс. Гайд должен включать `python run_multi_hmr.py ...` аргументы.

Вызов строго локального машстабирования (10-12 seconds per image?) - запуск на этом ноутбуте вполне реален.