VRN 项目安装与使用教程

VRN 项目安装与使用教程

【免费下载链接】vrn :man: Code for "Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vr/vrn

1. 项目目录结构及介绍

vrn/
├── examples/
│   └── face-alignment/
├── CITATION.bib
├── LICENSE
├── README.org
├── download.sh
├── process.lua
├── raw2obj.py
├── readvol.m
├── rendervol.m
├── run.m
├── run.sh
└── vis.py

• examples/: 包含示例图像的文件夹，用于测试和演示。
• CITATION.bib: 项目引用的 BibTeX 文件。
• LICENSE: 项目的 MIT 许可证文件。
• README.org: 项目的说明文档。
• download.sh: 用于下载必要文件的脚本。
• process.lua: 处理图像的 Lua 脚本。
• raw2obj.py: 将生成的 3D 体积转换为 OBJ 文件的 Python 脚本。
• readvol.m: 读取 3D 体积的 MATLAB 脚本。
• rendervol.m: 渲染 3D 体积的 MATLAB 脚本。
• run.m: 项目的启动文件，使用 MATLAB 运行。
• run.sh: 项目的启动文件，使用 Python 运行。
• vis.py: 可视化生成的 3D 体积的 Python 脚本。

2. 项目启动文件介绍

2.1 run.m

run.m 是使用 MATLAB 启动项目的脚本。它包含了项目的核心逻辑，用于处理输入图像并生成 3D 面部重建结果。

2.2 run.sh

run.sh 是使用 Python 启动项目的脚本。它调用了 vis.py 脚本来可视化生成的 3D 体积。

3. 项目配置文件介绍

3.1 README.org

README.org 是项目的说明文档，包含了项目的安装、使用和配置的详细说明。

3.2 download.sh

download.sh 是一个下载脚本，用于下载项目运行所需的必要文件。

3.3 run.m 中的配置选项

在 run.m 脚本中，有一些配置选项可以调整：

• input_folder: 输入图像所在的文件夹。
• output_folder: 输出结果的存储文件夹。
• model_file: 加载的 Torch 模型文件名。
• gpunum: 指定使用的 GPU 编号，从 0 开始。
• texture: 是否启用简单的纹理映射（仅限 MATLAB）。

通过调整这些配置选项，可以定制项目的运行行为。

【免费下载链接】vrn :man: Code for "Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vr/vrn