HoloDiffusion 项目启动与配置教程

HoloDiffusion 项目启动与配置教程

holo_diffusion Code repository for the CVPR2023 publication "HoloDiffusion: Training a 3D diffusion model using 2D Images" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/holo_diffusion

1. 项目目录结构及介绍

HoloDiffusion 项目目录结构如下：

.
├── configs              # 配置文件目录
├── docs/                # 文档目录
├── images/              # 图片资源目录
├── holo_diffusion/      # 核心代码目录
│   ├── trainer/         # 训练相关代码
│   ├── generate_samples.py # 生成样本脚本
│   ├── visualize_reconstruction.py # 可视化重建脚本
├── .gitignore           # 忽略文件配置
├── CODE_OF_CONDUCT.md   # 行为准则文件
├── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── camera_pool.pth      # 相机池参数文件
├── environment.yaml     # 环境配置文件
├── experiment.py        # 实验启动脚本

• configs: 包含项目的配置文件，用于调整训练和模型参数。
• docs: 存放项目文档的目录。
• images: 存放项目相关的图片资源。
• holo_diffusion: 包含项目的主要代码，包括模型定义、训练和采样脚本。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 规定了项目贡献者的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 提供了如何为项目做贡献的指南。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。
• README.md: 项目的详细说明文件。
• camera_pool.pth: 预训练的相机池参数文件。
• environment.yaml: 定义了项目运行所需的环境配置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 experiment.py。该脚本用于启动和运行训练实验。以下是一个基本的运行示例：

python experiment.py --config-name base.yaml

此命令将使用名为 base.yaml 的配置文件启动训练。experiment.py 脚本会读取配置文件，并根据配置设置参数，开始训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs 目录中。这些 YAML 文件定义了训练过程中的各种参数，包括模型架构、数据集路径、训练超参数等。

例如，base.yaml 文件可能包含以下内容：

exp_dir: './results'
dataset_type: 'CO3Dv2'
category: 'cat0'
model: 'HoloDiffusion'
model_kwargs:
  ...
train:
  ...
val:
  ...
test:
  ...

• exp_dir: 指定实验结果的输出目录。
• dataset_type: 指定使用的数据集类型。
• category: 指定训练时使用的数据集类别。
• model: 指定使用的模型类型。
• model_kwargs: 包含模型的额外参数。
• train, val, test: 包含训练、验证和测试阶段的配置。

用户可以根据需要修改这些配置文件，以调整实验的设置。

holo_diffusion Code repository for the CVPR2023 publication "HoloDiffusion: Training a 3D diffusion model using 2D Images" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/holo_diffusion