VFusion3D项目安装与配置指南

VFusion3D项目安装与配置指南

vfusion3d [ECCV 2024] Code for VFusion3D: Learning Scalable 3D Generative Models from Video Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vf/vfusion3d

1. 项目基础介绍

VFusion3D是一个大型的前馈式3D生成模型，它通过少量的3D数据和大量的合成多视角数据进行训练。该项目是首个探索可扩展3D生成/重建模型的工作，朝着3D基础模型的方向迈出了重要一步。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 视频扩散模型：该项目利用视频扩散模型训练3D生成模型。
• 多视角数据：使用合成多视角数据来增强模型的泛化能力。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的开发和训练。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.8.19
• PyTorch 2.3
• CUDA 12.1

如果您的系统中没有安装这些依赖项，您需要先进行安装。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端（或命令提示符），运行以下命令来克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/facebookresearch/vfusion3d.git
   

   克隆完成后，您将得到一个名为vfusion3d的文件夹。

2. 设置环境

   进入vfusion3d文件夹，并运行以下脚本以设置conda环境：

   cd vfusion3d
   source install.sh
   

   这个脚本会创建一个conda环境，并安装必要的Python包。

3. 下载预训练模型

   模型权重文件可以在Google Drive或Hugging Face上找到。请下载权重文件，并将其放置在项目目录下的checkpoints/文件夹中。

4. 准备输入图像

   项目目录中提供了一个名为assets/40_prompt_images的文件夹，其中包含了一些用于测试的样本输入图像。您可以将自己的图像放入此文件夹中，以用于后续的3D资产生成。

5. 运行推理脚本

   使用以下命令运行推理脚本，生成3D资产：

   python -m lrm.inferrer --export_video --resume ./checkpoints/vfusion3dckpt
   

   或者如果您想导出网格：

   python -m lrm.inferrer --export_mesh --resume ./checkpoints/vfusion3dckpt
   

   如果需要调整输出路径或输入路径，可以通过修改命令中的--source_path和--dump_path参数来实现。

6. 运行本地Gradio应用

   若要查看模型的效果，可以运行以下命令来启动一个本地的Gradio应用：

   python gradio_app.py
   

以上步骤即为VFusion3D项目的详细安装和配置指南。请按照这些步骤进行操作，即可成功安装并运行项目。

vfusion3d [ECCV 2024] Code for VFusion3D: Learning Scalable 3D Generative Models from Video Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vf/vfusion3d