开源项目2K2K常见问题解决方案

开源项目2K2K常见问题解决方案

2K2K Official Code and Dataset for "High-fidelity 3D Human Digitization from Single 2K Resolution Images" (CVPR 2023 Highlight) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/2k/2K2K

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目2K2K是一个用于从单个2K分辨率图片中重建高保真3D人类模型的开源项目。它通过部分正常预测和粗到细深度预测等方法，实现了从单张图片到详细3D模型的转换。该项目主要使用Python编程语言，并且依赖于PyTorch深度学习框架。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：项目环境搭建

问题描述： 新手在尝试搭建项目环境时可能会遇到依赖库安装不成功的问题。

解决步骤：

1. 确保操作系统为Ubuntu 20.04，Python版本为3.8。

2. 使用以下命令安装必要的依赖库：

   apt-get install -y freeglut3-dev libglib2.0-0 libsm6 libxrender1 libxext6 openexr libopenexr-dev libjpeg-dev zlib1g-dev
   apt install -y libgl1-mesa-dri libegl1-mesa libgbm1 libgl1-mesa-glx libglib2.0-0
   

3. 使用pip安装项目所需的Python库：

   pip install -r requirements.txt
   

问题二：Docker容器使用

问题描述： 对于不熟悉Docker的用户来说，创建和运行Docker容器可能会比较困难。

解决步骤：

1. 使用以下命令构建Docker镜像：

   docker build -t 2k2k:1.0
   

2. 使用以下命令从镜像创建Docker容器：

   docker run -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -i -t -d --runtime=nvidia --shm-size=512gb --name 2k2k --mount type=bind,source=[path/to/2k2k_code],target=/workspace/code 2k2k:1.0 /bin/bash
   

   其中[path/to/2k2k_code]需要替换为你的2K2K项目代码的本地路径。

问题三：数据集准备

问题描述： 新手在使用项目时可能不知道如何准备和放置数据集。

解决步骤：

1. 下载项目所需的数据集，包括RenderPeople、THuman2.0和2K2K数据集。
2. 将数据集解压到项目目录下的data文件夹中，确保数据集的结构与项目要求相匹配。

以上步骤可以帮助新手用户顺利开始使用2K2K项目，并在搭建和使用过程中解决常见的问题。

2K2K Official Code and Dataset for "High-fidelity 3D Human Digitization from Single 2K Resolution Images" (CVPR 2023 Highlight) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/2k/2K2K