学习将衣物图像纹理转移到3D人类模型的开源项目教程

学习将衣物图像纹理转移到3D人类模型的开源项目教程

pix2surf Learning to Transfer Texture from Clothing Images to 3D Humans, CVPR 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pix2surf

1. 项目介绍

本项目是基于论文《Learning to Transfer Texture from Clothing Images to 3D Humans》的实现，该论文在2020年的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表。项目的目的是开发一种算法，能够从衣物图像中学习并转移到3D人类模型上，生成逼真的纹理效果。本项目包含训练数据集、预处理脚本、训练脚本以及演示脚本等。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的系统中安装有Blender（版本2.79），你可以从Blender的官方网站下载安装。

克隆仓库

使用Git克隆本项目仓库：

git clone https://github.com/aymenmir1/pix2surf.git

安装依赖

进入项目目录，并运行以下脚本来安装conda环境及依赖：

source scripts/install_conda.sh

下载预训练权重和其他资源

运行以下脚本来准备数据：

source scripts/prepare_data.sh

运行演示

运行以下命令来执行演示脚本：

python demo.py

你可以在命令中添加参数来调整演示的姿势、图像ID以及服装类型，例如：

python demo.py --pose_id 2 --img_id 4 --low_type 'pants'

3. 应用案例和最佳实践

本项目的一个典型应用案例是生成带有真实衣物纹理的3D人类模型。最佳实践包括：

• 使用高质量的衣物图像作为训练数据。
• 确保训练数据中的衣物图像具有多样的纹理和样式。
• 在训练前进行准确的数据预处理，包括裁剪、分割以及提取纹理映射。

4. 典型生态项目

目前，本项目是作为一个研究工具发布的，但它的技术可以应用到更广泛的项目中，例如：

• 3D虚拟试衣：用户可以在3D模型上实时预览衣物纹理。
• 游戏开发：游戏中的角色可以穿上具有真实纹理的服装。
• 虚拟现实：在虚拟环境中，参与者可以体验到更加真实的服装纹理。

本项目提供了一个基础框架，开发者可以根据自己的需求进行扩展和优化。

pix2surf Learning to Transfer Texture from Clothing Images to 3D Humans, CVPR 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pix2surf