RichDreamer 项目使用教程

RichDreamer 项目使用教程

richdreamer Live Demo：https://modelscope.cn/studios/Damo_XR_Lab/3D_AIGC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/richdreamer

1. 项目介绍

RichDreamer 是一个基于 Normal-Depth 扩散模型的通用文本到3D生成工具。该项目由 优快云 公司开发的 InsCode AI 大模型提供支持，旨在通过先进的深度学习技术生成高质量的3D模型。RichDreamer 的核心技术包括多视角法线和多视角反照率扩散模型，能够在文本描述的基础上生成细节丰富的3D对象。

2. 项目快速启动

2.1 系统要求

• Ubuntu 20.04
• 支持的 GPU：RTX4090, A100

2.2 安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/modelscope/richdreamer.git --recursive
   

2. 创建并激活 Conda 环境：

   conda create -n rd
   conda activate rd
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements_3d.txt
   

4. 下载预训练权重：

   python tools/download_nd_models.py
   

2.3 生成3D模型

2.3.1 使用 NeRF 方法

python3 run_nerf.py -t "a dog 3d asset" -o /outputs/nerf

2.3.2 使用 DMTet 方法

python3 run_dmtet.py -t "a dog 3d asset" -o /outputs/dmtet

3. 应用案例和最佳实践

3.1 游戏开发

RichDreamer 可以用于快速生成游戏中的3D资产，如角色、道具和场景元素。通过文本描述生成3D模型，大大减少了手动建模的时间和成本。

3.2 虚拟现实

在虚拟现实应用中，RichDreamer 可以用于生成逼真的3D环境，提升用户体验。例如，生成一个虚拟的森林场景，用户可以在其中自由探索。

3.3 教育培训

RichDreamer 可以用于教育培训领域，生成各种3D模型用于教学演示。例如，生成人体解剖模型，帮助学生更好地理解人体结构。

4. 典型生态项目

4.1 Stable-Dreamfusion

Stable-Dreamfusion 是一个基于扩散模型的3D生成工具，与 RichDreamer 有相似的技术基础，可以作为 RichDreamer 的补充工具，进一步提升3D生成的效果。

4.2 Fantasia3D

Fantasia3D 是一个专注于3D模型生成的开源项目，提供了多种优化策略，可以与 RichDreamer 结合使用，生成更加逼真的3D模型。

4.3 MVDream

MVDream 是一个多视角3D生成工具，与 RichDreamer 的多视角扩散模型技术相辅相成，可以共同提升3D生成的质量和效率。

通过以上教程，您可以快速上手使用 RichDreamer 项目，并了解其在不同领域的应用和最佳实践。希望本教程能帮助您更好地利用 RichDreamer 进行3D模型的生成和应用。

richdreamer Live Demo：https://modelscope.cn/studios/Damo_XR_Lab/3D_AIGC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/richdreamer