SHERF 项目使用教程

SHERF 项目使用教程

SHERF Code for our ICCV'2023 paper "SHERF: Generalizable Human NeRF from a Single Image" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/SHERF

1. 项目目录结构及介绍

SHERF 项目的目录结构如下：

SHERF/
├── assets/
│   └── SMPL_NEUTRAL.pkl
├── sherf/
│   ├── eval_renderpeople_512x512.sh
│   ├── eval_THuman_512x512.sh
│   ├── eval_HuMMan_640x360.sh
│   ├── eval_zju_mocap_512x512.sh
│   ├── train_renderpeople_512x512.sh
│   ├── train_THuman_512x512.sh
│   ├── train_HuMMan_640x360.sh
│   └── train_zju_mocap_512x512.sh
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• assets/: 存放项目所需的资源文件，如预训练模型和SMPL模型。
• sherf/: 包含项目的核心代码，包括训练和推理脚本。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git跟踪。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装和使用说明。
• requirements.txt: 项目所需的Python依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

SHERF 项目的启动文件主要集中在 sherf/ 目录下，包括训练和推理脚本。以下是主要的启动文件及其功能介绍：

推理脚本

• eval_renderpeople_512x512.sh: 用于对 RenderPeople 数据集进行推理的脚本。
• eval_THuman_512x512.sh: 用于对 THuman 数据集进行推理的脚本。
• eval_HuMMan_640x360.sh: 用于对 HuMMan 数据集进行推理的脚本。
• eval_zju_mocap_512x512.sh: 用于对 ZJU-Mocap 数据集进行推理的脚本。

训练脚本

• train_renderpeople_512x512.sh: 用于在 RenderPeople 数据集上进行训练的脚本。
• train_THuman_512x512.sh: 用于在 THuman 数据集上进行训练的脚本。
• train_HuMMan_640x360.sh: 用于在 HuMMan 数据集上进行训练的脚本。
• train_zju_mocap_512x512.sh: 用于在 ZJU-Mocap 数据集上进行训练的脚本。

3. 项目的配置文件介绍

SHERF 项目的配置文件主要包括以下几个部分：

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

.gitignore

.gitignore 文件用于指定哪些文件或目录不需要被 Git 跟踪，例如临时文件、日志文件等。

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息，说明项目的使用条款和条件。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的概述、安装和使用说明。建议在开始使用项目之前仔细阅读该文件。

通过以上介绍，您应该对 SHERF 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。接下来，您可以根据项目的 README 文件和提供的脚本开始使用和开发 SHERF 项目。

SHERF Code for our ICCV'2023 paper "SHERF: Generalizable Human NeRF from a Single Image" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/SHERF