GAGAvatar开源项目安装与配置指南

GAGAvatar开源项目安装与配置指南

GAGAvatar [NeurIPS 2024] Generalizable and Animatable Gaussian Head Avatar 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAGAvatar

1. 项目基础介绍

GAGAvatar 是一个开源项目，可以从单张图片中重建出可控的3D头部模型，并实现实时再现功能。该项目由Xuangeng Chu和Tatsuya Harada开发，并在 NeurIPS 2024会议上发布。项目主要用于创建个性化的3D头像，并支持动画化。主要编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 3DGS (3D Gaussian Splatting): 用于3D头部的重建技术。
• Neural Networks: 用于图像处理和特征提取。
• Conda: Python环境管理工具，用于创建隔离的开发环境。
• NumPy, PIL, TensorFlow: Python库，用于图像处理和数学运算。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机上已经安装了以下软件：

• Python: 推荐使用Python 3.7或更高版本。
• Git: 用于从GitHub克隆项目。
• Conda: 用于管理Python环境和依赖。
• CUDA: 如果您打算使用GPU加速，需要安装CUDA。

4. 详细安装步骤

克隆项目

打开终端（或命令提示符），执行以下命令来克隆项目仓库：

git clone --recurse-submodules git@github.com:xg-chu/GAGAvatar.git
cd GAGAvatar

创建并激活Conda环境

使用conda创建一个名为GAGAvatar的新环境，并激活它：

conda env create -f environment.yml
conda activate GAGAvatar

安装3DGS渲染器

根据项目说明，安装修改过的3DGS渲染器：

git clone --recurse-submodules git@github.com:xg-chu/diff-gaussian-rasterization.git
pip install ./diff-gaussian-rasterization
rm -rf ./diff-gaussian-rasterization

准备资源

执行以下命令准备项目所需资源：

bash ./build_resources.sh

对于GAGAvatar_track部分，也需要执行类似操作：

cd core/libs/GAGAvatar_track
bash ./build_resources.sh

完成以上步骤后，您已经成功安装和配置了GAGAvatar项目。接下来，您可以按照项目README文件中的指南开始使用项目，包括进行在线图像测试、视频驱动测试等。

请确保遵循项目文档中的说明，以充分利用项目的所有功能。祝您使用愉快！

GAGAvatar [NeurIPS 2024] Generalizable and Animatable Gaussian Head Avatar 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GAGAvatar