Vid2Avatar项目安装与配置指南

符卿玺

于 2025-03-31 11:46:47 发布

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Vid2Avatar项目安装与配置指南

vid2avatar Vid2Avatar: 3D Avatar Reconstruction from Videos in the Wild via Self-supervised Scene Decomposition (CVPR2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vid2avatar

1. 项目基础介绍

Vid2Avatar是一个开源项目，旨在从野外视频中进行3D头像重建，通过自监督场景分解技术实现。该项目是CVPR2023会议上的研究成果，其核心是利用视频中的信息重建出具有真实感的3D头像。项目主要使用Python编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：

自监督学习：无需标注数据即可训练模型。
场景分解：将视频中的前景和背景分离，专注于人体建模。
3D重建：基于SMPL模型进行人体3D重建。

框架：

PyTorch：深度学习框架，用于模型的训练和测试。
Kaolin：用于3D视觉的PyTorch库。
OpenPose：用于人体姿态估计的库。
ROMP：用于人体姿态和形变的库。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

确保你的计算机上安装了Python（建议版本3.7）。
安装conda或anaconda，用于环境管理。
安装Git，用于克隆项目代码。

安装步骤

克隆项目仓库

打开终端或命令提示符，运行以下命令：
```
git clone https://github.com/MoyGcc/vid2avatar.git
```
创建并激活虚拟环境

在项目目录下创建并激活一个虚拟环境：
```
conda create -n v2a python=3.7
conda activate v2a
```
安装项目依赖

在虚拟环境中，安装项目所需的依赖：
```
cd vid2avatar
pip install -r requirement.txt
```
接着安装Kaolin：
```
cd code; python setup.py develop
```

下载SMPL模型

下载SMPL模型文件，并将其移动到项目指定目录：

mkdir code/lib/smpl/smpl_model/
mv /path/to/smpl/models/basicModel_f_lbs_10_207_0_v1.0.0.pkl code/lib/smpl/smpl_model/SMPL_FEMALE.pkl
mv /path/to/smpl/models/basicmodel_m_lbs_10_207_0_v1.0.0.pkl code/lib/smpl/smpl_model/SMPL_MALE.pkl

替换/path/to/smpl/models/为实际模型文件的路径。

下载预处理的演示数据

从Google Drive下载预处理的演示数据，并将其放置在data/目录下。
开始训练和测试

根据项目的README文件中的说明，运行训练和测试脚本：
```
cd code
python train.py
```
和
```
cd code
python test.py
```