DFRF 项目使用教程

DFRF 项目使用教程

DFRF 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/df/DFRF

1. 项目目录结构及介绍

DFRF 项目的目录结构如下：

DFRF/
├── data_util/
│   ├── face_parsing/
│   └── face_tracking/
│       └── 3DMM/
├── dataset/
│   └── vids/
├── LICENSE
├── README.md
├── process_data.sh
├── rendering.sh
├── requirements.txt
└── run.sh

目录介绍：

• data_util/: 包含处理面部数据的相关工具和脚本。
  • face_parsing/: 用于面部解析的工具。
  • face_tracking/: 用于面部跟踪的工具，包含 3DMM 模型。
• dataset/: 存放训练和测试数据集的目录。
  • vids/: 存放视频数据的子目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• process_data.sh: 用于数据预处理的脚本。
• rendering.sh: 用于渲染的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run.sh: 用于启动训练的脚本。

2. 项目启动文件介绍

run.sh

run.sh 是项目的启动脚本，用于启动训练过程。使用方法如下：

sh run.sh [id]

其中 [id] 是视频文件的标识符。该脚本会根据指定的视频文件进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目所需的 Python 依赖包及其版本。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

rendering.sh

rendering.sh 文件用于配置渲染过程。在运行渲染之前，需要修改该文件中的配置项，包括迭代次数、数据集路径、近距和远距等参数。

sh rendering.sh

通过修改 rendering.sh 中的配置，可以自定义渲染过程。

process_data.sh

process_data.sh 文件用于数据预处理。使用方法如下：

sh process_data.sh [id]

其中 [id] 是视频文件的标识符。该脚本会根据指定的视频文件进行数据预处理。

总结

通过以上介绍，您可以了解 DFRF 项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这份教程能帮助您顺利使用该项目。

DFRF 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/df/DFRF