SHERF: 基于单张图像的通用人体NeRF开源项目介绍

SHERF: 基于单张图像的通用人体NeRF开源项目介绍

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. 项目基础介绍和主要编程语言

SHERF（Single Image-based Generalizable Human NeRF）是一个由南洋理工大学S-Lab团队开发的开源项目，旨在通过单张图像学习通用的人体NeRF（Neural Radiance Fields）。该项目主要使用Python和Cuda编程语言，依赖于PyTorch深度学习框架，以及PyTorch3D等相关的库，以实现高效的图像处理和神经网络计算。

2. 项目的核心功能

SHERF的核心功能是从单张图像中重建出可以在标准空间中被驱动和渲染的通用人体NeRF。具体来说，项目具有以下核心特点：

• 单张图像输入：只需一张图像，即可重建出人体NeRF。
• 通用性：重建出的人体NeRF可以用于新视角和姿态的合成。
• 高效渲染：在标准空间中重建的NeRF，可以高效地进行渲染。
• 多数据集支持：支持RenderPeople、THuman、HuMMan和ZJU-Mocap等多个数据集。

3. 项目最近更新的功能

根据最近的更新，SHERF项目包含了以下新功能：

• 训练和推理代码发布：针对RenderPeople、THuman、HuMMan和ZJU-Mocap数据集的训练和推理代码已经发布。
• 预训练模型：提供了预训练模型，以及SMPL模型，用于推理阶段。
• 数据集支持：提供了详细的数据集下载和设置指南，包括如何生成多视角图像的参考工具箱。

项目团队持续在优化性能和扩展功能，使得SHERF在人体NeRF领域变得更加通用和强大。

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