GeneOH-Diffusion 项目使用教程

GeneOH-Diffusion 项目使用教程

GeneOH-Diffusion [ICLR'24] GeneOH Diffusion: Towards Generalizable Hand-Object Interaction Denoising via Denoising Diffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeneOH-Diffusion

1. 项目目录结构及介绍

GeneOH-Diffusion 项目是一个用于手部与物体交互去噪的深度学习模型，其目录结构如下：

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• common/: 包含项目通用的一些模块和工具。
• data/: 存放项目所需的数据集。
• data_loaders/: 数据加载器模块，用于读取和预处理数据。
• diffusion/: 实现去噪算法的核心模块。
• manopth/: 用于安装和配置 MANO 模型，该模型用于预测手的姿态。
• model/: 定义和训练深度学习模型。
• prepare/: 数据准备和预处理脚本。
• sample/: 采样和结果展示脚本。
• scripts/: 执行训练、评估和可视化等任务的脚本。
• train/: 训练模型的脚本和配置。
• utils/: 工具函数和类，供其他模块调用。
• visualize/: 可视化工具和脚本。
• whls/: 存放预编译的 wheel 文件。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• cog.yaml: 代码生成配置文件。
• environment.yml: Conda 环境配置文件。
• redmeref.md: 参考文献文件。
• requirements.txt: Python 依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 scripts/ 目录下的多个 shell 脚本。以下是几个关键的启动文件：

• scripts/val_examples/predict_grab_rndseed_14.sh: 使用预训练模型对 GRAB 数据集的第 14 个序列进行去噪。
• scripts/val_examples/reconstruct_grab_14.sh: 对去噪后的数据进行网格重建。
• scripts/val/predict_grab_rndseed.sh: 对 GRAB 数据集的测试序列进行去噪。
• scripts/val/reconstruct_grab.sh: 对单个序列进行网格重建。

用户可以通过执行这些脚本来启动相应的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 environment.yml 和 requirements.txt 两个文件进行。

• environment.yml: 定义了 Conda 环境的名称、Python 版本以及需要安装的依赖包。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的 Python 包和版本。

用户需要根据这些配置文件来设置自己的运行环境，确保所有依赖都已正确安装。

GeneOH-Diffusion [ICLR'24] GeneOH Diffusion: Towards Generalizable Hand-Object Interaction Denoising via Denoising Diffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeneOH-Diffusion