开源项目安装与配置指南：DiffComplete

开源项目安装与配置指南：DiffComplete

DiffComplete Official Codebase of "DiffComplete: Diffusion-based Generative 3D Shape Completion" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffComplete

1. 项目基础介绍

DiffComplete 是一个基于扩散模型的三维形状完成的开源项目。该项目旨在实现多模态、真实且高保真的三维形状生成。主要应用于三维模型处理和生成领域，是计算机视觉和图形学的一个重要研究方向。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 扩散模型（Diffusion Models）：一种生成模型，通过模拟物质的扩散和去噪过程来生成数据。
• 3D-UNet：一种用于三维数据处理的卷积网络架构，本项目用于三维形状的生成。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于实现上述模型。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保你的系统中已安装 Python（版本建议为 3.7 或以上）。
• 安装 conda 或 miniconda，以便管理项目环境。
• 准备一个合适的硬件环境，该项目可能需要较高的 GPU 显存。

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

在命令行中执行以下命令，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/dvlab-research/DiffComplete.git
cd DiffComplete

步骤 2：创建并激活虚拟环境

使用 conda 创建并激活一个虚拟环境，该环境将包含所有项目依赖项：

conda env create -f environment.yml
conda activate diffcom

步骤 3：准备数据集

项目使用 3D-EPN 数据集。你需要从相关网站下载数据集，然后将其转换为项目所需的格式。具体命令如下：

# 转换 sdf 格式的数据为 numpy 格式
python data/sdf_2_npy.py

# 转换 numpy 格式的数据为 PyTorch 可用的 pth 格式
python data/npy_2_pth.py

确保数据集的结构符合项目要求，每个类别的数据应该有对应的文件夹和文件。

步骤 4：配置和运行项目

根据你的需求修改配置文件（如 configs/epn_control_train.yaml），然后运行以下命令进行训练或测试：

训练模型：

python ddp_main.py --config-name epn_control_train.yaml

测试模型：

python ddp_main.py --config-name epn_control_test.yaml train.is_train=False

确保在运行前正确设置了预训练模型的路径。

以上步骤即为安装和配置 DiffComplete 项目的详细指南。按照这些步骤操作，你将能够成功运行该项目。

DiffComplete Official Codebase of "DiffComplete: Diffusion-based Generative 3D Shape Completion" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffComplete