【MMD】解析VMD格式读取

fudyou · 发表于 2022-6-30 08:28:08

前言

  MikuMikuDance（简称MMD）是一款动画软件，早期视为Vocaload角色制作动画的软件，现在还经常能在B站等视频网站，或一些动画网站（某I站）看到MMD作品。
  我在高中也简单学过操作这款软件以及PE、水杉等软件，学会了简单k帧、套动作、调渲染、加后期、压缩等技术，这与我学习计算机专业有很大的关系（虽然学校学的和这个八竿子打不着，或许我应该学美术去）,现在已经分不清很多东西了，封面静画就是杂七杂八过气MME一锅扔的成果，得益于G渲的强大，还能看出一点效果。
  现在我想学一些3D的开发，包括用程序读取模型、动作等，很快我就想到之前用过的MMD。
  一些3D姿势估计（3D pose estimate）或许能得到骨骼位置以及PAF（骨骼间关系），但我需要知道3D动画是如何储存动作数据的，才能想到怎样将姿势估计得到的数据转化为动作数据。
  因此我找了一些资料解析MMD的动作数据VMD（Vocaload Mation Data）文件，并写下这篇记录。

  根据MMD的规矩，上借物表：

名称	来源
MikuMikuDanceE_v803	圝龙龍龖龘圝
八重樱	神帝宇

封面静画：

名称	类别\来源
LightBloom	背光
AutoLuminousBasic	自发光特效
HgSAO	阴影
SoftLightSB	柔化
SvSSAO	阴影
XDOF	景深
dGreenerShader	G渲
Tokyo Stage	场景

一、格式说明

  首先，vmd文件本身是一个二进制文件，里面装着类型不同的数据：uint8、uint32_t、float，甚至还有不同编码的字符串，因此我们需要二进制流读入这个文件。
  vmd格式很像计算机网络的协议格式，某某位是什么含义，区别是，vmd文件的长度理论上是无限的，让我们来看看。
  vmd的大致格式如下：

头部
关键帧数量
关键帧

头部

  最开始的就是头部（header），看到这就有十分强烈的既视感：

类型 8 E$ H/ Y- V( X7 i# Y4 U# @. \% L	长度	含义
byte	30	版本信息
byte	10 or 20	模型名称

  其中，版本信息（VersionInformation）长度为30，是ascii编码的字符串，翻译过来有两种，一为“Vocaloid Motion Data file”，二为“Vocaloid Motion Data 0002”，长度不足30后用\0（或者说b'\x00'）填充。这是由于vmd版本有两种，大概是为了解决模型名称长度不足，因此后续只影响模型名称的占用长度。
  模型名称（ModelName），是动作数据保存时用的模型的模型名，通过这个我们可以获取到那个名称，我们知道，一个动作数据想要运作起来，只要套用模型的骨骼名称是标准的模板就可以，因此我想象不出这个名称有何用处，或许某些模型带有特殊骨骼，例如翅膀之类的，这样能方便回溯？模型名称的长度根据版本而决定，version1为10，version长度为20。编码原文写的是shift-JIS，是日语编码，这样想没错，然而我试验后发现并非如此，例如经常改模型的大神神帝宇的模型，他的模型名称用shift-JIS为乱码，用gb2312竟然能正常读出来；还有机动牛肉大神的模型，他的模型名称用gb2312无法解码，用shift-JIS解码竟然是正常的简体中文？？？怎么做到的？
骨骼关键帧（BoneKeyFrame）

  骨骼关键帧，分为两部分：骨骼关键帧数、骨骼关键帧记录：

类型	长度	含义
uint32_t	4 & d; Q, r! G/ ]8 x( E$ a	骨骼关键帧数量 BoneKeyFrameNumber

类型	长度	含义
byte	15	骨骼名称 BoneName
uint32_t	4	关键帧时间 FrameTime
float*3	12	x,y,z空间坐标 Translation.xyz
float*4	16	旋转四元数x,y,z,w Rotation.xyzw
uint8_t * 16 or uint32 * 4	16	补间曲线x的坐标 XCurve 8 _' n! ]% w( p$ ~; O
uint8_t * 16 or uint32 * 4	16	补间曲线y的坐标 YCurve
uint8_t * 16 or uint32 * 4	16	补间曲线z的坐标 ZCurve
uint8_t * 16 or uint32 * 4	16	补间曲线旋转的坐标 RCurve
byte	111	合计

为何要分开写呢？因为骨骼关键帧数量只需要一个就够了，而后面骨骼关键帧记录的数量会和前面的骨骼关键帧数量保持一致。

我们可以查一下，每个骨骼关键帧的数量为111字节。
旋转坐标

一开始还没发现，旋转坐标竟然有四个，分别为x, y, z, w，急的我去MMD里查看一下，发现和我印象中没有什么差别

都是[-180, 180]的角度值，我用程序跑的时候，这四个值完全看不懂；幸好在英文网站上找到这个表示方法：四元数。四元数是用四个值表示旋转的方法
w+i·x+j·y+k·z
，其中
i、j、k
都是虚数，我上网找了一堆资料，并且得到了四元数转化欧拉角的公式
\large X = \arcsin {(2wx-2yz)} \\ \large Y = \arctan2 {(2wy+2xz, 1-2x^2-2y^2)} \\ \large Z = \arctan2 {(2wz+2xy, 1-2x^2-2z^2)} \\
得到的是角度制，我们通过角度制转弧度制的公式即可算出和MMD中等同的角度表示。

补间曲线

为何补间曲线的类型不确定呢？上面csdn博客的教程说“uint8_t那里有冗余，每四个只读第一个就行”。说的没有问题，首先我们要清楚这个补间曲线坐标的含义。
我们打开MMD，读入模型，随意改变一个骨骼点，记录帧，就会发现左下角会出现补间曲线。

补间曲线的用处，就是自动补齐当前记录帧与上一个记录帧之间动作的变化顺序，曲线斜率越高，动作变化越快，具体教程可以参照贴吧中的教程，我们可以通过拖动红色的小x改变调节线，从而改变曲线

每一组小红x的坐标，就可以唯一确定一条补间曲线，因此，上面的补间曲线存储的就是小红x的坐标
(x_1, y_1, x_2, y_2)
，其中左下角调整线的小红x是看做点1，通过程序读取，我知道，小红x的坐标取值为[0~127]间的整数，因此用1字节完全可以存下，可能是当时的设计错误，用了32位整数存，高24位完全浪费了，完全可以不用读取，因此我们可以直接读取32位无符号整数或读取8位无符号整数，然后跳过24位。
如果曲线只有一个，那么为什么会有四个补间曲线呢？实际上不止一个，补间曲线框的右上角就有个下拉菜单可以选择，对于圆形骨骼，没有相对位置变化，x, y, z补间曲线没有用，只有旋转速率可以调节，而方框骨骼可以移动，因此x, y, z, 旋转补间曲线都有用处。

回过头来，再说一下补间曲线的坐标，在这里，是以左下角为原点，横纵方向[0, 127]的坐标轴

后面的格式与这个格式大同小异。
表情关键帧（MorphKeyFrame）

表情关键帧分为：表情关键帧数、表情关键帧记录：

类型	长度	含义
uint32_t	4 1 {8 M& s) C8 l& M( v2 b5 _. E6 V	表情关键帧数量 MorphKeyFrameNumber
类型# Q' v) O: W" Z8 y7 { C, [	长度 B+ j$ b0 Y7 p1 U1 o	含义* X* r% }: f5 Y
byte+ s3 c* [3 \* J2 P) m2 b	156 Y1 c- U; m' U3 \| z; l9 J5 ~	表情名称 MorphName + _2 w' C( Z& z! D
uint32_t8 {( _( }; S% K' H1 \) b% d7 r	43 k0 D, y6 w+ \|3 Y+ l& E) O6 f6 X+ `1 L	关键帧时间 FrameTime" _ w! p6 h! W1 `, f) U
float: L+ f! Q6 L! I: O F0 u	41 r% R# V1 M# b: n: W* x	程度 Weight' c$ s1 o- x: P' _" i
byte2 S1 @/ d) x5 f5 n$ \: O	23 + g5 U8 w! _( N/ \|! \|' l; m	合计 ( K- f( ~) I6 O- ]$ a; U

表情关键帧每个记录长度为23字节，其中程度（Weight）是取值为[0, 1]之间的浮点数，在MMD中的表现如下：

镜头（CameraKeyFrame）

镜头关键帧分为：镜头关键帧数、镜头关键帧记录：

类型	长度	含义
uint32_t	4	镜头关键帧数量 CameraKeyFrameNumber

类型	长度	含义
uint32_t	4	关键帧时间 FrameTime
float	4	距离 Distance
float*3	12	x,y,z空间坐标 Position.xyz
float*3	12	旋转角度（弧度制） Rotation.xyz
uint8_t*24	24	相机曲线 Curve
uint32_t	4	镜头FOV角度 ViewAngle
uint8_t	1	Orthographic相机
byte	61	合计

距离是我们镜头与中心红点的距离，在MMD中，我们可以通过滑轮改变

这有什么用呢？可以看下面的图：

当距离为0时，我们的镜头就在红点上，造成的效果是，当我们移动镜头的Y角度时，镜头就好像在我们眼睛上，视角是第一人称视角。可以看这里，是找镜头资料时偶然看到的。
  旋转角度不再是四元数，而是普通的弧度制角度，我猜大概是镜头的万向锁情况没那么严重，因此用弧度制就能表示。
  Curve是曲线的意思，按照之前的的补间曲线，确实还有一个相机曲线，不过一个曲线=两个小红x=4个坐标点=四字节，因此24字节有20字节的冗余，它的前四个字节就已经表达了坐标，后面20个字节是将这4个字节重复了5次。
  镜头FOV角度和透视值有关，上面的博客写的是float，但实际上我试验是uint32_t，取值刚好就是MMD中的透视值。

  Orthographic似乎是一种特殊的相机，没有近大远小的透视关系（不确定），不过在我的实验中，它一直取值为0。和上面的已透视没有关系，当取消已透视时，透视值会强制为1。
  下面的骨骼追踪似乎没有记录，可能是强制转换成骨骼所在的坐标了。
  后面的格式与这个格式大同小异。
光线关键帧（LightKeyFrame）

  表情关键帧分为：光线关键帧数、光线关键帧记录：

类型	长度	含义
uint32_t	4	光线关键帧数量 LightKeyFrameNumber
类型	长度	含义
uint32_t	4	关键帧时间 FrameTime
float*3	12	RGB颜色空间 color.rgb
float*3 6 _$ G5 Z3 D6 ~! P	12	xyz投射方向 Direction.xyz
byte	28	合计

rgb颜色空间之[0, 1]之间的数，类似html的RGB(50%, 20%, 30%)这种表示方法，转换方式就是把RGB值分别除以256。
光线投射方向是[-1, 1]之间的小数。正所对的投射方向是坐标轴的负方向，例如将Y拉到1，光线会从上向下投影。
二、代码读取

我依旧会使用面向对象的方式构建VMD类，不过构造方法无力，属性太多，我选择用静态方法添加属性的方式构建对象

class Vmd:
def __init__(self):
pass
@staticmethod
def from_file(filename, model_name_encode="shift-JIS"):
with open(filename, "rb") as f:
from functools import reduce
array = bytes(reduce(lambda x, y: x+y, list(f)))
vmd = Vmd()
VersionInformation = array[:30].decode("ascii")
if VersionInformation.startswith("Vocaloid Motion Data file"):
vision = 1
elif VersionInformation.startswith("Vocaloid Motion Data 0002"):
vision = 2
else:
raise Exception("unknow vision")
vmd.vision = vision
vmd.model_name = array[30: 30+10*vision].split(bytes([0]))[0].decode(model_name_encode)
vmd.bone_keyframe_number = int.from_bytes(array[30+10*vision: 30+10*vision+4], byteorder='little', signed=False)
vmd.bone_keyframe_record = []
vmd.morph_keyframe_record = []
vmd.camera_keyframe_record = []
vmd.light_keyframe_record = []
current_index = 34+10 * vision
import struct
for i in range(vmd.bone_keyframe_number):
vmd.bone_keyframe_record.append({
"BoneName": array[current_index: current_index+15].split(bytes([0]))[0].decode("shift-JIS"),
"FrameTime": struct.unpack("<I", array[current_index+15: current_index+19])[0],
"osition": {"x": struct.unpack("<f", array[current_index+19: current_index+23])[0],
"y": struct.unpack("<f", array[current_index+23: current_index+27])[0],
"z": struct.unpack("<f", array[current_index+27: current_index+31])[0]
},
"Rotation":{"x": struct.unpack("<f", array[current_index+31: current_index+35])[0],
"y": struct.unpack("<f", array[current_index+35: current_index+39])[0],
"z": struct.unpack("<f", array[current_index+39: current_index+43])[0],
"w": struct.unpack("<f", array[current_index+43: current_index+47])[0]
},
"Curve":{
"x"array[current_index+47], array[current_index+51], array[current_index+55], array[current_index+59]),
"y"array[current_index+63], array[current_index+67], array[current_index+71], array[current_index+75]),
"z"array[current_index+79], array[current_index+83], array[current_index+87], array[current_index+91]),
"r"array[current_index+95], array[current_index+99], array[current_index+103], array[current_index+107])
}
})
current_index += 111
# vmd['MorphKeyFrameNumber'] = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
vmd.morph_keyframe_number = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
current_index += 4
for i in range(vmd.morph_keyframe_number):
vmd.morph_keyframe_record.append({
'MorphName': array[current_index: current_index+15].split(bytes([0]))[0].decode("shift-JIS"),
'FrameTime': struct.unpack("<I", array[current_index+15: current_index+19])[0],
'Weight': struct.unpack("<f", array[current_index+19: current_index+23])[0]
})
current_index += 23
vmd.camera_keyframe_number = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
current_index += 4
for i in range(vmd.camera_keyframe_number):
vmd.camera_keyframe_record.append({
'FrameTime': struct.unpack("<I", array[current_index: current_index+4])[0],
'Distance': struct.unpack("<f", array[current_index+4: current_index+8])[0],
"osition": {"x": struct.unpack("<f", array[current_index+8: current_index+12])[0],
"y": struct.unpack("<f", array[current_index+12: current_index+16])[0],
"z": struct.unpack("<f", array[current_index+16: current_index+20])[0]
},
"Rotation":{"x": struct.unpack("<f", array[current_index+20: current_index+24])[0],
"y": struct.unpack("<f", array[current_index+24: current_index+28])[0],
"z": struct.unpack("<f", array[current_index+28: current_index+32])[0]
},
"Curve": tuple(b for b in array[current_index+32: current_index+36]),
"ViewAngle": struct.unpack("<I", array[current_index+56: current_index+60])[0],
"Orthographic": array[60]
})
current_index += 61
vmd.light_keyframe_number = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
current_index += 4
for i in range(vmd.light_keyframe_number):
vmd.light_keyframe_record.append({
'FrameTime': struct.unpack("<I", array[current_index: current_index+4])[0],
'Color': {
'r': struct.unpack("<f", array[current_index+4: current_index+8])[0],
'g': struct.unpack("<f", array[current_index+8: current_index+12])[0],
'b': struct.unpack("<f", array[current_index+12: current_index+16])[0]
},
'Direction':{"x": struct.unpack("<f", array[current_index+16: current_index+20])[0],
"y": struct.unpack("<f", array[current_index+20: current_index+24])[0],
"z": struct.unpack("<f", array[current_index+24: current_index+28])[0]
}
})
current_index += 28
vmd_dict = {}
vmd_dict['Vision'] = vision
vmd_dict['ModelName'] = vmd.model_name
vmd_dict['BoneKeyFrameNumber'] = vmd.bone_keyframe_number
vmd_dict['BoneKeyFrameRecord'] = vmd.bone_keyframe_record
vmd_dict['MorphKeyFrameNumber'] = vmd.morph_keyframe_number
vmd_dict['MorphKeyFrameRecord'] = vmd.morph_keyframe_record
vmd_dict['CameraKeyFrameNumber'] = vmd.camera_keyframe_number
vmd_dict['CameraKeyFrameRecord'] = vmd.camera_keyframe_record
vmd_dict['LightKeyFrameNumber'] = vmd.light_keyframe_number
vmd_dict['LightKeyFrameRecord'] = vmd.light_keyframe_record
vmd.dict = vmd_dict
return vmd8 d" D* G& H( e) [( @( X

复制代码

三、实验

随意掰弯一些关节并注册、使用：

if __name__ == '__main__':
vmd = Vmd.from_file("test.vmd", model_name_encode="gb2312")
from pprint import pprint
pprint(vmd.dict)
4 X4 @7 @! ^" H. c2 c. P

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output:

{'BoneKeyFrameNumber': 4,
'BoneKeyFrameRecord': [{'BoneName': '右腕',
'Curve': {'r': (20, 20, 107, 107),
'x': (20, 20, 107, 107),
'y': (20, 20, 107, 107),
'z': (20, 20, 107, 107)},
'FrameTime': 0,
'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
'Rotation': {'w': 0.9358965158462524,
'x': 0.0,
'y': -0.3522740602493286,
'z': 0.0}},
{'BoneName': '首',
'Curve': {'r': (127, 127, 127, 127),
'x': (0, 127, 0, 127),
'y': (0, 0, 0, 0),
'z': (127, 0, 127, 0)},
'FrameTime': 60,
'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
'Rotation': {'w': 0.9191020727157593,
'x': 0.0,
'y': -0.3940184712409973,
'z': 0.0}},
{'BoneName': '右ひじ',
'Curve': {'r': (127, 127, 127, 127),
'x': (0, 127, 0, 127),
'y': (0, 0, 0, 0),
'z': (127, 0, 127, 0)},
'FrameTime': 60,
'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
'Rotation': {'w': 0.9568025469779968,
'x': 0.0,
'y': -0.290740042924881,
'z': 0.0}},
{'BoneName': '右腕',
'Curve': {'r': (20, 20, 107, 107),
'x': (20, 20, 107, 107),
'y': (20, 20, 107, 107),
'z': (20, 20, 107, 107)},
'FrameTime': 60,
'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
'Rotation': {'w': 0.593818187713623,
'x': 0.0,
'y': -0.8045986294746399,
'z': 0.0}}],
'CameraKeyFrameNumber': 0,
'CameraKeyFrameRecord': [],
'LightKeyFrameNumber': 0,
'LightKeyFrameRecord': [],
'ModelName': '八重樱',
'MorphKeyFrameNumber': 2,
'MorphKeyFrameRecord': [{'FrameTime': 60, 'MorphName': 'まばたき', 'Weight': 1.0},
{'FrameTime': 60,
'MorphName': 'あ',
'Weight': 0.36000001430511475}],
'Vision': 2}
$ }; x: Q" i7 t7 |& r7 `5 [' l

复制代码
因为前面提到的编码模式，我选择用gb2312解码，在很多（也许是大部分）动作数据都会报错，可以去掉编码方式：

vmd = Vmd.from_file("test.vmd")
; k+ [/ p- M; G3 e/ p

复制代码
我们没有移动方块骨骼，因此位置信息都是0。
不喜欢看欧拉角的话，可以写一个转换方法：

@staticmethod
def _quaternion_to_EulerAngles(x, y, z, w):
import numpy as np
X = np.arcsin(2*w*x-2*y*z) / np.pi * 180
Y = -np.arctan2(2*w*y+2*x*z, 1-2*x**2-2*y**2) / np.pi * 180
Z = -np.arctan2(2*w*z+2*x*y, 1-2*x**2-2*z**2) / np.pi * 180
return X, Y, Z
@property
def euler_dict(self):
from copy import deepcopy
res_dict = deepcopy(self.dict)
for index, d in enumerate(res_dict['BoneKeyFrameRecord']):
x = d["Rotation"]["x"]
y = d["Rotation"]["y"]
z = d["Rotation"]["z"]
w = d["Rotation"]["w"]
X, Y, Z = Vmd._quaternion_to_EulerAngles(x, y, z, w)
res_dict['BoneKeyFrameRecord'][index]["Rotation"] = {
"X": X,
"Y": Y,
"Z": Z
}
return res_dict# q$ x u! n) E `

复制代码
这样只要调用：

vmd = Vmd.from_file("test.vmd")
from pprint import pprint
pprint(vmd.euler_dict)
( A* ~. I h* x# e

复制代码
即可得到转换成欧拉角的结果，同样的方式还可以编写转换RGB、弧度、角度等
  python内置的json包可以很方便得将字典转换成json格式文档储存。
  我们也可以试着写一些将VMD转换成vmd文件的方法。
四、总结

  通过学习VMD的文件结构，大致了解了储存动作数据的格式和一些方法，或许可以类比到一些主流的商业3D软件上。
  读取程序并不难，我写程序的很多时间都是查二进制操作消耗的，通过这个程序，还巩固了二进制操作的知识。

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