gDNA项目使用教程

gDNA项目使用教程

gdna Official code release for CVPR 2022 paper gDNA: Towards Generative Detailed Neural Avatars 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gd/gdna

1. 项目介绍

gDNA项目是CVPR 2022论文《gDNA: Towards Generative Detailed Neural Avatars》的官方代码发布。该项目旨在生成多样化的、细节丰富的、可动画化的3D人体模型。通过gDNA模型，用户可以生成具有高度细节和动画能力的3D人体模型，适用于各种计算机视觉和图形学应用。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆gDNA项目的代码库到本地：

git clone https://github.com/xuchen-ethz/gdna.git
cd gdna

2.2 安装环境

创建并激活conda环境：

conda env create -f env.yml
conda activate gdna

2.3 安装依赖

安装项目所需的依赖：

python setup.py install

2.4 下载预训练模型和测试数据

下载预训练模型和测试数据：

sh download_data.sh

2.5 运行测试

运行以下命令生成一个舞蹈+插值序列的视频：

python test.py expname=renderpeople +experiments=fine eval_mode=interp

生成的视频将保存在outputs/renderpeople/video目录下。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 舞蹈插值序列生成

通过以下命令生成一个舞蹈+插值序列的视频：

python test.py expname=renderpeople +experiments=fine eval_mode=interp

3.2 解耦控制

通过以下命令改变粗略形状，同时保持其他因素不变：

python test.py expname=renderpeople +experiments=fine eval_mode=z_shape

3.3 随机采样

通过以下命令生成具有随机姿态和潜在代码的样本：

python test.py expname=renderpeople +experiments=fine eval_mode=sample

4. 典型生态项目

4.1 SNARF

SNARF是由Chen等人提出的一个项目，专注于为非刚性神经隐式形状生成可微分的正向蒙皮。

4.2 I M Avatar

I M Avatar是由Zheng等人提出的项目，旨在从视频中生成隐式可变形头部化身。

4.3 PINA

PINA是由Dong等人提出的项目，通过单个RGB-D视频序列学习个性化隐式神经化身。

通过这些生态项目，用户可以进一步扩展和应用gDNA生成的3D人体模型，实现更多样化的应用场景。

gdna Official code release for CVPR 2022 paper gDNA: Towards Generative Detailed Neural Avatars 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gd/gdna