《Expressive Whole-Body 3D Gaussian Avatar》项目安装与配置指南

《Expressive Whole-Body 3D Gaussian Avatar》项目安装与配置指南

ExAvatar_RELEASE Official PyTorch implementation of "Expressive Whole-Body 3D Gaussian Avatar", ECCV 2024. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/ExAvatar_RELEASE

1. 项目基础介绍

本项目是《Expressive Whole-Body 3D Gaussian Avatar》的官方PyTorch实现，这是一篇将在ECCV 2024上发表的论文。项目主要关注于创建具有全身（身体、手部和面部）驱动能力的3D头像，并结合了SMPL-X模型和3DGS模型的强大外观建模功能。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• SMPL-X: 用于拟合人体模型的框架，支持全身建模。
• 3DGS: 提供强大的外观建模能力。
• PyTorch: 一个流行的深度学习框架，用于模型的训练和推理。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• Python版本：3.7及以上 -pip或pip3（Python的包管理工具）
• CUDA：与您的NVIDIA显卡兼容的版本（用于GPU加速）
• Git：用于克隆代码仓库

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/mks0601/ExAvatar_RELEASE.git
   cd ExAvatar_RELEASE
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   这将安装项目所需的Python库。

3. （可选）如果需要使用GPU进行加速，确保已经安装了CUDA，并且PyTorch版本与CUDA兼容。

4. 检查项目是否安装正确：

   python setup.py build develop
   

   如果没有错误信息，则表示安装成功。

现在，您可以开始使用项目提供的代码和模型进行进一步的研究和开发了。如果您在安装或配置过程中遇到任何问题，请检查项目的README文件或相关文档以获取更多信息。

ExAvatar_RELEASE Official PyTorch implementation of "Expressive Whole-Body 3D Gaussian Avatar", ECCV 2024. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/ExAvatar_RELEASE