最完整PIFuHD入门教程：8步实现3D人体重建
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pifuhd 你还在为找不到简单易用的3D人体重建工具而烦恼吗？是否尝试过多种方法却始终无法获得高质量的重建结果？本文将带你通过8个简单步骤，使用PIFuHD（Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization）实现从单张图片到高精度3D人体模型的重建。读完本文，你将能够独立完成3D人体重建的全过程，包括环境搭建、模型下载、图片处理、结果可视化等关键步骤。
一、项目介绍
PIFuHD是一个基于深度学习的3D人体重建项目，能够从单张图片中生成高精度的3D人体模型。该项目由Facebook研究院开发，相关论文发表于CVPR 2020。PIFuHD的核心是一种多级像素对齐的隐式函数，能够在保持高分辨率细节的同时，准确地重建人体的3D几何形状。
项目的主要功能和特点包括：
- 从单张图片重建3D人体模型
- 生成高分辨率的细节，如衣物褶皱、面部特征等
- 无需复杂的设备，仅需普通摄像头拍摄的图片
- 提供了完整的测试和可视化代码
项目的文件结构如下：
- apps/: 包含主要的应用程序脚本，如批量处理OpenPose、清理网格、重建、渲染等
- data/: 包含数据集相关文件
- lib/: 包含项目的核心库代码，如模型定义、网络结构、渲染工具等
- scripts/: 包含用于下载预训练模型和运行演示的脚本
- sample_images/: 包含示例图片和关键点文件
二、环境准备
2.1 硬件要求
PIFuHD对硬件有一定要求，推荐配置如下：
- GPU：至少8GB显存（推荐使用NVIDIA显卡，支持CUDA）
- CPU：多核处理器
- 内存：至少16GB
- 硬盘空间：至少10GB可用空间
2.2 软件要求
PIFuHD需要以下软件环境：
- Python 3.x
- PyTorch 1.4.0或1.5.0
- 其他依赖库：json、PIL、skimage、tqdm、cv2等
对于可视化功能，还需要安装：
- trimesh with pyembree
- PyOpenGL
- freeglut（Ubuntu用户可使用
sudo apt-get install freeglut3-dev安装） - ffmpeg
2.3 安装依赖
首先，克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pifuhd
cd pifuhd
然后，安装所需的Python依赖：
pip install -r requirements.txt
三、下载预训练模型
PIFuHD需要预训练模型才能进行3D重建。项目提供了下载脚本，运行以下命令即可下载预训练模型：
sh ./scripts/download_trained_model.sh
该脚本会在当前目录下创建checkpoints文件夹，并将预训练模型pifuhd.pt下载到该文件夹中。脚本内容如下：
# Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All rights reserved.
set -ex
mkdir -p checkpoints
cd checkpoints
wget "https://dl.fbaipublicfiles.com/pifuhd/checkpoints/pifuhd.pt" pifuhd.pt
cd ..
四、快速测试
为了验证环境是否配置正确，我们可以运行项目提供的演示脚本，对示例图片进行3D重建：
sh ./scripts/demo.sh
该脚本会处理./sample_images目录下的示例图片，并将重建结果保存在./results目录中。重建结果包括.obj格式的3D模型文件和渲染动画。
示例图片如下：
五、详细步骤
5.1 准备输入图片
PIFuHD需要单张包含人体的图片作为输入。图片要求：
- 人体姿态自然，尽量全身可见
- 背景简单，避免复杂背景干扰
- 光线均匀，避免过亮或过暗区域
你可以使用自己拍摄的图片，也可以使用项目提供的示例图片sample_images/test.png。
5.2 获取关键点
为了准确裁剪图片中的人体区域，PIFuHD需要使用OpenPose获取人体关键点。运行以下命令：
python apps/batch_openpose.py -d {openpose_root_path} -i {path_of_images} -o {path_of_images}
其中，{openpose_root_path}是OpenPose的安装路径，{path_of_images}是包含输入图片的目录。该命令会为每张图片生成一个关键点文件（如test_keypoints.json），用于后续的图片裁剪。
如果你没有安装OpenPose，也可以使用项目提供的轻量级裁剪方法，无需关键点文件。
5.3 运行3D重建
使用以下命令运行3D重建：
python -m apps.simple_test
在运行前，你可能需要根据实际情况修改simple_test.py中的参数，如输入路径、输出路径、模型路径等。主要参数说明：
--input_path：输入图片所在目录--out_path：输出结果保存目录--ckpt_path：预训练模型路径
如果你的图片有对应的矩形裁剪文件（如test_rect.txt）而非关键点文件，可以添加--use_rect参数。
5.4 清理网格模型
重建后的3D模型可能包含一些 artifacts，你可以使用以下命令清理网格模型，只保留最大的连通组件：
python apps/clean_mesh.py -f {path_of_objs}
其中，{path_of_objs}是包含.obj文件的目录。该命令会覆盖原始的.obj文件。
5.5 可视化结果
为了更好地查看3D重建结果，你可以使用以下命令生成模型的旋转动画：
python -m apps.render_turntable -f {path_of_objs} -ww {rendering_width} -hh {rendering_height}
其中，{path_of_objs}是包含.obj文件的目录，{rendering_width}和{rendering_height}是渲染动画的宽度和高度。添加-g参数可以渲染几何形状，默认是渲染法线。
渲染结果是一个.mp4格式的动画文件，保存在与.obj文件相同的目录中。
六、结果分析
3D重建的结果是.obj格式的3D模型文件，你可以使用MeshLab（http://www.meshlab.net/）等3D模型查看工具打开和查看。以下是一些评估重建质量的指标：
- 几何准确性：模型是否准确反映了人体的形状和比例
- 细节丰富度：是否保留了衣物褶皱、面部特征等细节
- 表面光滑度：模型表面是否光滑，有无明显的噪点或 artifacts
如果重建结果不理想，可能的原因包括：
- 输入图片质量不佳（如模糊、光照不均）
- 人体姿态复杂或被遮挡
- 模型参数设置不当
你可以尝试调整输入图片或修改重建参数，以获得更好的结果。
七、常见问题解决
7.1 内存不足
如果运行时出现内存不足的错误，可能是由于GPU显存不够。你可以尝试：
- 使用更小分辨率的输入图片
- 减少批量处理的图片数量
- 升级GPU或使用云服务器
7.2 模型下载失败
如果下载预训练模型失败，可以尝试手动下载模型文件，并将其放在checkpoints目录下。模型下载地址：https://dl.fbaipublicfiles.com/pifuhd/checkpoints/pifuhd.pt
7.3 可视化错误
如果可视化时出现错误，可能是由于缺少相关依赖库。请确保已安装所有可视化所需的库，如trimesh、PyOpenGL等。
八、总结与展望
通过本文介绍的8个步骤，你已经掌握了使用PIFuHD进行3D人体重建的基本方法。从环境搭建到结果可视化，每个步骤都至关重要。PIFuHD作为一种先进的3D重建技术，为许多应用场景提供了可能，如虚拟现实、增强现实、影视制作、游戏开发等。
未来，随着深度学习技术的不断发展，3D人体重建的精度和效率还将进一步提高。我们期待看到更多基于PIFuHD的创新应用和改进算法。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
