Shap-E-Local 项目使用指南

Shap-E-Local 项目使用指南

shap-e-local The procedure and the code to run shap-e sample code locally. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shap-e-local

1. 项目介绍

Shap-E-Local 是一个用于在本地运行 Shap-E 文本到3D模型生成代码的项目。Shap-E 是由 OpenAI 开发的一个开源项目，允许用户通过文本描述生成3D模型。Shap-E-Local 项目的主要目的是让用户能够在没有互联网连接的情况下，利用本地资源生成3D模型，或者利用强大的GPU资源进行离线生成。

项目的主要特点包括：

• 支持离线生成3D模型。
• 提供详细的本地运行步骤。
• 兼容多种操作系统，如 Ubuntu 20.04 LTS。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

• 操作系统: Ubuntu 20.04.5 LTS
• CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6800K CPU @ 3.40GHz
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090
• Cuda 版本: 12.1
• pip 版本: 23.1.2
• conda 版本: 23.5.0

2.2 安装步骤

1. 下载项目:

   git clone https://github.com/kedzkiest/shap-e-local.git
   cd shap-e-local
   

2. 创建虚拟环境:

   conda create -n shap-e python=3.10
   conda activate shap-e
   

3. 安装依赖库:

   pip install -e .
   pip install pyyaml ipywidgets fvcore iopath
   

4. 验证 PyTorch 和 CUDA:

   python testTorch.py
   

   输出应类似于：

   PyTorch is using: cuda
   PyTorch version: 2.0.1+cu117
   Result of tensor operation: tensor([ 8, 15], device='cuda:0')
   

5. 安装 PyTorch3D:

   python pytorch3dPrep.py
   

   记住输出的字符串，例如 py310_cu117_pyt201，然后运行：

   pip install --no-index --no-cache-dir pytorch3d -f https://dl.fbaipublicfiles.com/pytorch3d/packaging/wheels/[output string]/download.html
   

6. 生成3D模型:

   python textTo3D.py
   

   生成的 .obj 和 .ply 文件将保存在指定目录中。

2.3 预览生成的3D模型

1. 安装预览库:

   pip install vedo
   pip install open3d
   

2. 预览模型:

   python displayObj.py [filepath]
   python displayPly.py [filepath]
   

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 离线3D模型生成: 在没有互联网连接的环境中，利用本地资源生成3D模型。
• GPU加速生成: 利用强大的GPU资源，加速3D模型的生成过程。

3.2 最佳实践

• 优化输入文本: 通过优化输入文本描述，可以生成更精确的3D模型。
• 批量生成: 通过调整 batch_size，可以批量生成多个3D模型，提高效率。

4. 典型生态项目

• Blender: 用于渲染和编辑生成的3D模型。
• PyTorch: 深度学习框架，支持3D模型的生成和处理。
• PyTorch3D: 专门用于3D深度学习的库，提供丰富的3D操作功能。

通过以上步骤，您可以快速上手 Shap-E-Local 项目，并在本地环境中生成高质量的3D模型。

shap-e-local The procedure and the code to run shap-e sample code locally. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shap-e-local