GET3D 开源项目使用教程

GET3D 开源项目使用教程

GET3D 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GET3D

1. 项目介绍

GET3D 是一个由 NVIDIA 开发的生成模型，旨在从图像中学习并生成高质量的 3D 纹理形状。该项目在 NeurIPS 2022 上发表，主要目标是解决大规模 3D 虚拟世界建模中对高质量、多样化和丰富几何细节的 3D 内容的需求。GET3D 能够直接生成复杂的拓扑结构、丰富的几何细节和高保真纹理的 3D 网格，适用于汽车、椅子、动物、摩托车、人物角色和建筑物等多种场景。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

GET3D 推荐在 Linux 系统上运行，并需要以下环境配置：

• 1 到 8 块高端 NVIDIA GPU（如 V100 或 A100）
• 64 位 Python 3.8
• PyTorch 1.9.0
• CUDA 工具包 11.1 或更高版本

2.2 安装依赖

首先，克隆 GET3D 项目到本地：

git clone https://github.com/nv-tlabs/GET3D.git
cd GET3D

然后，安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

2.3 数据准备

GET3D 使用合成数据集进行训练。你可以使用提供的渲染脚本来准备 ShapeNet 数据集：

cd data
python render_shapenet_data.py --output_dir PATH_TO_RENDERED_DATA

2.4 模型训练

使用以下命令开始训练模型：

python train_3d.py --outdir=PATH_TO_LOG --data=PATH_TO_RENDER_IMG --camera_path PATH_TO_RENDER_CAMERA --gpus=8 --batch=32 --gamma=40 --data_camera_mode shapenet_car --dmtet_scale 1.0 --use_shapenet_split 1 --one_3d_generator 1 --fp32 0

2.5 模型推理

推理时，可以使用预训练模型进行可视化：

python train_3d.py --outdir=save_inference_results/shapenet_car --gpus=1 --batch=4 --gamma=40 --data_camera_mode shapenet_car --dmtet_scale 1.0 --use_shapenet_split 1 --one_3d_generator 1 --fp32 0 --inference_vis 1 --resume_pretrain MODEL_PATH

3. 应用案例和最佳实践

3.1 游戏开发

GET3D 生成的 3D 模型可以直接用于游戏开发，提供高质量的 3D 纹理和几何细节，减少手动建模的工作量。

3.2 虚拟现实

在虚拟现实应用中，GET3D 可以快速生成多样化的 3D 场景和物体，提升用户体验。

3.3 建筑设计

建筑师可以使用 GET3D 生成建筑模型，进行快速原型设计和可视化。

4. 典型生态项目

4.1 StyleGAN3

GET3D 使用了 StyleGAN3 的定制 CUDA 扩展，提供了强大的生成能力。

4.2 Nvdiffrast

Nvdiffrast 是一个用于可微分渲染的库，GET3D 集成了该库以支持高质量的 3D 渲染。

4.3 Kaolin

Kaolin 是 NVIDIA 开发的一个用于 3D 深度学习的库，GET3D 也使用了该库来增强其功能。

通过以上步骤，你可以快速上手 GET3D 项目，并将其应用于各种 3D 生成任务中。

GET3D 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GET3D