Aether项目安装与配置指南

Aether项目安装与配置指南

Aether Aether: Geometric-Aware Unified World Modeling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aether13/Aether

1. 项目基础介绍

Aether是一个面向人工智能的几何感知统一世界建模框架。该项目旨在解决AI领域的一个基本挑战：将几何重建与生成模型相结合，实现类似人类的空间推理。Aether框架统一了三个核心能力：（1）4D动态重建，（2）动作条件视频预测，（3）目标条件视觉规划。该项目完全在合成数据上训练，实现了对现实世界场景的强大零样本泛化。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• Accelerate: 用于加速深度学习任务的开源库。
• Diffusers: 一个用于生成模型的高效PyTorch库。
• CogVideoX: 视频生成和编辑的框架。
• Finetrainers: 用于微调深度学习模型的工具。
• DepthAnyVideo: 视频深度估计的框架。
• CUT3R: 用于图像分割的框架。
• MonST3R: 用于3D模型重建的库。
• VBench: 用于评估视觉重建任务的基准测试套件。
• GST: 用于生成对抗网络的库。
• SPA: 一个空间推理的框架。
• DroidCalib: 用于机器人视觉的标定工具。
• Grounded-SAM-2: 用于分割和掩码的框架。
• ceres-solver: 一个用于建模和求解几何重建问题的库。

3. 安装和配置准备工作

准备工作

• 确保您的系统安装了Python 3.8或更高版本。
• 安装所需的依赖库，可以使用pip进行安装。
• 准备一个虚拟环境，推荐使用conda或virtualenv。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/OpenRobotLab/Aether.git
cd Aether

2. 创建一个虚拟环境并激活（假设使用conda）：

conda create -n aether_env python=3.8
conda activate aether_env

3. 安装项目所需的所有依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 检查环境是否准备好：

python check_env.py

5. 如果检查通过，可以开始运行项目的示例或进行进一步的配置和开发。

请注意，以上步骤仅为基本指南，具体安装和配置过程可能需要根据您的系统环境和具体需求进行调整。在遇到问题时，请参考项目文档或搜索相关社区以获得帮助。

Aether Aether: Geometric-Aware Unified World Modeling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aether13/Aether