LHM项目安装与使用教程

LHM项目安装与使用教程

LHM Code of LHM: Large Animatable Human Reconstruction Model for Single Image to 3D in Seconds 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lhm1/LHM

1. 项目目录结构及介绍

LHM（Large Human Model）项目的目录结构如下：

├── configs                        # 配置文件目录
│   ├── inference                  # 推理相关配置
│   ├── accelerate-train-1gpu.yaml # 单GPU训练加速配置
│   ├── accelerate-train-deepspeed.yaml # DeepSpeed训练加速配置
│   ├── accelerate-train.yaml      # 训练加速配置
│   └── infer-gradio.yaml          # Gradio推理可视化配置
├── engine                         # 核心代码引擎
│   ├── BiRefNet
│   ├── pose_estimation
│   └── SegmentAPI
├── example_data                   # 示例数据
│   └── test_data
├── exps                           # 实验目录
│   ├── releases
├── LHM                            # 主项目代码
│   ├── datasets                   # 数据集处理
│   ├── losses                     # 损失函数
│   ├── models                     # 模型代码
│   ├── outputs                    # 输出结果
│   ├── runners                    # 运行器
│   ├── utils                      # 工具函数
│   └── launch.py                  # 启动脚本
├── pretrained_models              # 预训练模型
│   ├── dense_sample_points
│   ├── gagatracker
│   ├── human_model_files
│   ├── sam2
│   ├── sapiens
│   ├── voxel_grid
│   ├── arcface_resnet18.pth
│   ├── BiRefNet-general-epoch_244.pth
├── scripts                        # 脚本目录
│   ├── exp
│   ├── convert_hf.py              # 转换HuggingFace模型脚本
│   └── upload_hub.py              # 上传至HuggingFace Hub的脚本
├── tools                          # 工具目录
│   ├── metrics
├── train_data                     # 训练数据
│   ├── example_imgs
│   └── motion_video
├── inference.sh                   # 推理脚本
├── README.md                      # 项目说明文档
└── requirements.txt               # 项目依赖

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为scripts目录下的launch.py。该脚本用于启动整个LHM项目，包括数据加载、模型初始化、训练或推理过程。

# launch.py 示例内容
def main():
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="LHM Project Launcher")
    # 添加参数
    parser.add_argument('--config', type=str, required=True, help='config file path')
    # 解析参数
    args = parser.parse_args()
    
    # 加载配置文件
    config = load_config(args.config)
    
    # 根据配置执行相应的操作，如训练或推理
    if config['mode'] == 'train':
        train(config)
    elif config['mode'] == 'inference':
        inference(config)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs目录下，包括多种配置文件，例如：

• accelerate-train-1gpu.yaml：单GPU训练加速的配置文件。
• accelerate-train-deepspeed.yaml：使用DeepSpeed进行训练加速的配置文件。
• inference.yaml：推理相关的配置文件。

以下是一个简化的配置文件示例：

# inference.yaml 示例内容
mode: inference
model:
  name: LHM-500M
  path: ./pretrained_models/LHM-500M.pth
data:
  source: ./example_data/test_data
  type: image

在这个配置文件中，定义了运行模式为推理模式，指定了使用的模型名称和路径，以及数据源的类型和路径。这些配置项会在launch.py中读取并用于初始化和运行项目。

LHM Code of LHM: Large Animatable Human Reconstruction Model for Single Image to 3D in Seconds 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lhm1/LHM