Shape of Motion: 4D Reconstruction from a Single Video

Shape of Motion: 4D Reconstruction from a Single Video

shape-of-motion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape-of-motion

1. 项目介绍

Shape of Motion 是一个开源项目，旨在从单个视频中重建出四维（4D）的运动形状。该项目由 UC Berkeley 和 Google Research 的研究人员共同开发，能够通过深度学习和计算机视觉技术，实现对视频中物体运动的详细捕捉和三维重构。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，你需要克隆项目仓库并创建一个虚拟环境：

git clone --recurse-submodules https://github.com/vye16/shape-of-motion.git
cd shape-of-motion/
conda create -n som python=3.10
conda activate som

然后，更新 requirements.txt 文件，以匹配你的 CUDA 版本，并安装所需的依赖：

pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/nerfstudio-project/gsplat.git

数据准备

项目依赖于第三方库来生成深度图、物体遮罩、相机估计和二维追踪。请按照 preproc 目录中的指南进行数据预处理。

训练模型

以下是一个训练自定义数据集的示例命令：

python run_training.py \
--work-dir <OUTPUT_DIR> \
data:custom \
--data.data-dir </path/to/data>

如果你想使用二维高斯散点技术来获取更好的场景几何，可以添加 --use_2dgs 参数。

3. 应用案例和最佳实践

评估 iPhone 数据集

首先，从提供的链接下载处理过的 iPhone 数据集。然后，针对一个序列（例如 paper-windmill），运行以下命令进行训练：

python run_training.py \
--work-dir <OUTPUT_DIR> \
--port <PORT> \
data:iphone \
--data.data-dir <path/to/paper-windmill>

优化完成后，可以通过以下命令评估数值结果：

PYTHONPATH='.' python scripts/evaluate_iphone.py \
--data_dir </path/to/paper-windmill/> \
--result_dir <OUTPUT_DIR> \
--seq_names paper-windmill

最佳实践

• 确保你的数据集质量高，预处理步骤正确无误。
• 在训练前，仔细检查和调整 requirements.txt 中的 CUDA 版本。
• 使用项目提供的示例命令作为起点，并根据你的需求进行适当的修改。

4. 典型生态项目

目前，Shape of Motion 项目的生态系统中没有列出具体的典型项目。但是，该项目的技术和算法可以被广泛应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实以及机器人等领域，为这些领域提供高质量的运动重建解决方案。

shape-of-motion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape-of-motion