Score Jacobian Chaining (SJC): 开源项目安装与使用指南

Score Jacobian Chaining (SJC): 开源项目安装与使用指南

sjc Score Jacobian Chaining: Lifting Pretrained 2D Diffusion Models for 3D Generation (CVPR 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sj/sjc

该项目源自优快云公司开发的InsCode AI大模型对特定GitHub仓库的解读。以下是针对https://github.com/pals-ttic/sjc.git开源项目的简明教程，包含了目录结构、启动文件以及配置文件的介绍。

1. 项目目录结构及介绍

sjc/
│
├── adapt.py               # 脚本用于适应不同的扩散模型
├── adapt_gddpm.py         # 针对GDDPM模型的适应脚本
├── adapt_ncsn.py          # 针对NCSN模型的适应脚本
├── adapt_sd.py            # 针对Stable Diffusion模型的适应脚本
├── adapt_vesde.py         # 针对Vesde模型的适应脚本
├── env.json               # 包含环境配置信息，如检查点路径
├── guided_diffusion       # 子目录，包含扩散模型相关代码
├── highres_final_vis.py   # 用于高质量渲染最终图像的脚本
├── LICENSE                # 项目许可协议文件
├── misc.py                 # 杂项功能函数
├── my3d.py                # 与3D生成相关的定制化代码
├── ncsn                   # NCSN模型相关文件夹
├── pose.py                # 处理姿势估计的脚本
├── README.md              # 项目主读我文件
├── requirements.txt       # 必需的Python包列表
├── run_img_sampling.py    # 图像采样运行脚本
├── run_nerf.py            # 运行NeRF模型的脚本
├── run_sjc.py             # 核心脚本，用于启动SJC流程
├── sd1                    # Stable Diffusion相关资源或配置
├── voxnerf                # VoxNeRF相关代码或数据
└── ...

项目的核心在于run_sjc.py，它驱动整个3D资产生成过程。env.json存放必要的环境配置，特别是指向下载的模型权重文件的路径。

2. 项目的启动文件介绍

run_sjc.py

该脚本是项目的执行入口，允许用户通过提供一系列命令行参数来生成3D资产。主要参数包括：

• --sd_prompt: 给定到Stable Diffusion模型的提示，以生成特定主题的内容。
• --n_steps: 迭代优化步数，影响生成结果的质量与时间。
• --lr: 学习率，决定了模型学习的速度。
• --sd_scale: 控制引导强度，影响生成图像的保真度与创意性。
• 其他参数如--emptiness_weight, --emptiness_step, --emptiness_multiplier等用于控制优化过程中的损失权重变化。

运行该脚本前，确保已正确设置环境，并下载了必要的预训练模型和配置。

3. 项目的配置文件介绍

env.json

env.json是一个关键的配置文件，用于指定外部依赖的根路径，特别是预训练模型的位置。其结构可能类似于：

{
    "checkpoint_root": "/path/to/your/checkpoints",
    ...
}

这里，你需要将"/path/to/your/checkpoints"替换为实际解压后的模型权重存储位置。这一步对于项目能够正确找到并加载所需的预训练模型至关重要。

注意事项

在开始实验前，确保已经通过pip安装了所有必需的Python库，并手动下载并设置了taming-transformers。此外，根据项目需求，配置好CUDA环境，并理解运行脚本时指定的不同参数对生成效果的影响。

通过遵循上述指导，你可以开始探索Score Jacobian Chaining项目，利用预先训练的2D扩散模型进行3D数据生成的奇妙之旅。

sjc Score Jacobian Chaining: Lifting Pretrained 2D Diffusion Models for 3D Generation (CVPR 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sj/sjc