Cloth2Tex 项目教程

Cloth2Tex 项目教程

Cloth2Tex Cloth2Tex: A Customized Cloth Texture Generation Pipeline for 3D Virtual Try-On Cloth2Tex 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/Cloth2Tex

1. 项目介绍

Cloth2Tex 是一个定制化的布料纹理生成管道,专为3D虚拟试衣设计。该项目由阿里巴巴XR实验室、ETH苏黎世计算机科学系、马克斯·普朗克智能系统研究所和德克萨斯大学奥斯汀分校联合开发。Cloth2Tex 的主要目标是生成高质量的布料纹理,以便在3D虚拟试衣场景中使用。

项目主要分为两个阶段:

  • 阶段一:粗略纹理生成,通过将参数化服装网格注册到目录图像上,使用神经网格渲染器来确定3D服装形状和粗略纹理。
  • 阶段二:精细纹理完成,通过使用在大规模合成数据上训练的图像翻译网络,从阶段一的粗略估计中恢复精细纹理。

2. 项目快速启动

环境准备

Cloth2Tex 项目的环境要求如下:

  • Python 3.8
  • PyTorch 1.13
  • CUDA 11.7

首先,确保你的系统已经安装了必要的依赖:

sudo apt-get update -y
sudo apt-get install libgl1
sudo apt-get install libboost-dev

然后,安装 PyTorch 和其他必要的 Python 包:

pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install pytorch3d
pip install psbody-mesh
pip install torch_geometric
pip install pyg_lib-0.3.0+pt113cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch_cluster-1.6.1+pt113cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch_scatter-2.1.1+pt113cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch_sparse-0.6.15+pt113cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

快速启动

克隆项目仓库并进入项目目录:

git clone https://github.com/HumanAIGC/Cloth2Tex.git
cd Cloth2Tex

运行阶段一的推理脚本:

python phase1_inference.py --g 1_wy --s 1.2 --d "20231017_wy" --steps_one 501 --steps_two 1001

优化结果将保存在 experiments/20231017_wy 目录下,x_texture_uv_1000.jpg 是最终的UV纹理。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Cloth2Tex 可以广泛应用于电子商务、虚拟试衣、游戏开发等领域。例如,在电子商务中,用户可以通过虚拟试衣功能,预览不同服装在自己身上的效果,从而提高购物体验。

最佳实践

  • 数据准备:确保输入的服装图像质量高,背景干净,以便生成更准确的纹理。
  • 参数调整:根据不同的服装类型,调整 --s 参数以获得最佳的纹理效果。
  • 结果验证:使用 Blender 等3D软件查看生成的纹理,确保其质量和细节符合预期。

4. 典型生态项目

  • Blender:用于查看和编辑生成的3D模型和纹理。
  • PyTorch3D:用于3D模型的渲染和处理。
  • Kaolin:NVIDIA 开发的3D深度学习库,用于3D模型的训练和推理。

通过这些生态项目的结合使用,可以进一步提升 Cloth2Tex 的性能和应用范围。

Cloth2Tex Cloth2Tex: A Customized Cloth Texture Generation Pipeline for 3D Virtual Try-On Cloth2Tex 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/Cloth2Tex

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 在进行STM32F103C8T6与HC - 06蓝牙模块、PC端以及ROS(机器人操作系统)的串口通信测试时,我们编写了以下程序。 硬件连接 将STM32F103C8T6的USART1的TX(PA9)引脚与HC - 06的RX引脚相连,同时将USART1的RX(PA10)引脚与HC - 06的TX引脚相连,以实现两者之间的串口通信。 另外,通过串口转USB模块(如CH340等)将STM32F103C8T6与PC端连接起来,方便在PC端进行通信数据的发送和接收。 程序功能 初始化USART1,设置波特率为9600,用于与HC - 06通信。同时,初始化USART2(连接串口转USB模块),波特率同样设置为9600,用于与PC端通信。 在主循环中,STM32F103C8T6不断检测USART1和USART2是否有数据接收。当从USART1(HC - 06)接收到数据时,将数据暂存到一个缓冲区中,然后通过USART2发送给PC端。反之,当从USART2(PC端)接收到数据时,也暂存到缓冲区,再通过USART1发送给HC - 06。这样就实现了STM32F103C8T6作为中间节点,将HC - 06与PC端的数据进行转发。 硬件连接 HC - 06蓝牙模块通过串口与STM32F103C8T6连接,如上所述。 程序功能(蓝牙通信部分) HC - 06在默认状态下会自动进入配对模式,等待与手机或其他蓝牙设备配对。当配对成功后,它会将从蓝牙设备接收到的数据通过串口发送给STM32F103C8T6。同时,它也会将STM32F103C8T6发送过来的数据转发给已配对的蓝牙设备。在本测试程序中,主要关注其与STM32F103C8T6之间的串口通信功能,确保数据能够正确地在两者之间传输。 硬件连接 通过串口
内容概要:本文详细介绍了一个基于两个单片机串行通信的电子密码锁项目项目背景指出随着信息技术的发展,电子密码锁因其高可靠性、低成本等优势成为主流选择。项目采用主控和辅助两个单片机分别负责不同功能模块,并通过串行通信(如UART协议)实现数据交互。主控单片机处理密码输入验证、用户界面显示等,辅助单片机负责锁控制。系统还涉及多级安全防护、低功耗设计、友好的用户界面等特性。项目挑战包括确保通信稳定、提升密码验证安全性、优化电源管理和用户交互设计等。项目创新点在于双单片机协同工作、串行通信协议优化、多级安全防护以及低功耗设计。; 适合人群:对嵌入式系统开发有一定了解,特别是对单片机编程、串行通信协议、密码锁设计感兴趣的工程师或学生。; 使用场景及目标:①适用于家庭安防、商业办公、银行金融、智能酒店、医疗行业等需要高安全性的场所;②帮助开发者掌握双单片机协同工作的原理,提高系统的稳定性和安全性;③通过实际项目加深对串行通信协议的理解,掌握密码锁系统的软硬件设计方法。; 阅读建议:建议读者结合实际硬件设备进行实践操作,重点理解串行通信协议的设计与实现,同时关注密码验证的安全性设计和电源管理优化。此外,可以通过提供的代码示例加深对各功能模块的理解,并尝试修改和优化代码以适应不同的应用场景。
内容概要:本文档详细介绍了基于局部均值分解(LMD)结合长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的MATLAB项目实例。项目旨在应对非线性、非平稳时间序列预测中的挑战,通过LMD将复杂信号分解为多个局部模态成分(LMC),然后利用LSTM对每个成分进行建模,最终通过加权融合各成分预测结果,实现对整体时序的精准还原。项目涵盖了从数据预处理、LMD分解、LSTM模型训练到预测融合及评估的完整流程,并提供了详细的代码实现和GUI设计。此外,项目还讨论了模型部署、性能优化及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB及其深度学习和信号处理工具箱的研发人员,以及从事时间序列预测相关工作的工程师。 使用场景及目标:①工业设备故障诊断与预测;②电力负荷和能源消耗预测;③金融市场时间序列分析;④气象数据建模与短期预报;⑤生物医学信号处理;⑥智能制造过程监控;⑦交通流量与运输需求预测;⑧生态环境监测与分析;⑨智能城市数据驱动管理。 其他说明:项目不仅提高了时间序列预测的精度和稳定性,还为后续的故障诊断和异常检测奠定了基础。通过深入探究LMD与LSTM的融合机制及优化策略,实现了对复杂时序信号的高精度解读与预测,具有重要的理论价值和广泛的工程实用意义。项目未来将进一步引入更先进的信号分解与深度学习技术,提升模型的解释性和轻量化能力,拓展多领域应用,推动智能预测技术持续创新。
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