GAGAvatar开源项目使用教程

GAGAvatar开源项目使用教程

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

1. 项目介绍

GAGAvatar是一个开源项目，旨在从单张图片中重建可控制的3D头像，并实现实时重演功能。该项目基于NeurIPS 2024的研究成果，提供了一种高效的方法来生成具有丰富表达性的3D头像。GAGAvatar在性能和易用性上进行了优化，适用于虚拟现实、动画制作和在线交流等多种场景。

2. 项目快速启动

环境搭建

首先，确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.7及以上版本
• Conda环境管理器

然后，按照以下步骤搭建项目环境：

# 克隆项目
git clone --recurse-submodules git@github.com:xg-chu/GAGAvatar.git
cd GAGAvatar

# 创建conda环境
conda env create -f environment.yml

# 激活环境
conda activate GAGAvatar

# 安装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
bash ./build_resources.sh

快速测试

完成环境搭建后，您可以使用以下命令进行快速测试：

# 通过另一张图片驱动
python inference.py -d ./demos/examples/2.jpg -i ./demos/examples/1.jpg

# 通过追踪的视频驱动
python inference.py -d ./demos/drivers/obama -i ./demos/examples/1.jpg

# 通过追踪的lmdb图片驱动
python inference.py -d ./demos/drivers/vfhq_demo -i ./demos/examples/1.jpg

3. 应用案例和最佳实践

案例一：基于图片的3D头像重建

使用单张图片作为输入，GAGAvatar可以快速重建出3D头像，并支持实时重演。

# 使用自定义图片进行重建
python inference.py -d /path/to/your/image.jpg -i /path/to/another/image.jpg

案例二：基于视频的3D头像重建

对于视频序列，GAGAvatar能够追踪并重建连续的3D头像，适用于动态角色创建。

# 使用自定义视频进行重建
python inference.py -d /path/to/your/video -i /path/to/another/image.jpg

最佳实践

• 确保输入的图片或视频质量较高，以便获得更精确的3D重建结果。
• 对于不同的应用场景，可以调整渲染参数以优化性能和视觉效果。

4. 典型生态项目

GAGAvatar项目是基于多个开源项目和技术构建的，以下是一些典型的相关项目：

• FLAME：用于创建自定义3D头像的开源项目。
• StyleMatte：提供高质量图像分割和风格化工具的项目。
• GPAvatar：与GAGAvatar类似，也致力于3D头像的创建。

通过这些项目的组合使用，可以进一步扩展GAGAvatar的功能和应用范围。

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