推荐开源项目：Neural Parts——利用可逆神经网络学习表达性3D形状抽象

推荐开源项目：Neural Parts——利用可逆神经网络学习表达性3D形状抽象

neural_parts Code for "Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible Neural Networks", CVPR 2021 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_parts

项目介绍

Neural Parts 是一个基于可逆神经网络的学习表达性3D形状抽象的开源项目。该项目由 Despoina Paschalidou 等人开发，并在 CVPR 2021 上发表了相关论文。通过使用可逆神经网络，Neural Parts 能够有效地学习和表示复杂的3D形状，广泛应用于计算机视觉和图形学领域。

项目技术分析

Neural Parts 采用了多种先进的技术和工具，主要包括：

• 可逆神经网络：通过可逆神经网络，项目能够高效地进行3D形状的学习和表示。
• 依赖库：项目依赖于 numpy、cython、pillow、pyyaml、torch 和 torchvision、trimesh、tqdm 等库，确保了强大的数据处理和可视化能力。
• 可视化工具：使用 simple-3dviz 和 matplotlib 进行3D数据的可视化，simple-3dviz 提供了轻量级且易于使用的场景查看器。

项目及技术应用场景

Neural Parts 适用于多种应用场景，包括但不限于：

• 3D形状重建：通过预训练模型或自定义训练模型，实现对3D形状的高效重建。
• 计算机视觉研究：为研究人员提供强大的工具，用于3D形状分析和理解。
• 图形学应用：在游戏开发、虚拟现实等领域，用于生成和编辑复杂的3D模型。

项目特点

• 高效性：利用可逆神经网络，显著提升了3D形状学习和表示的效率。
• 易用性：提供了详细的安装和使用指南，用户可以轻松上手。
• 灵活性：支持自定义训练和预训练模型的使用，满足不同用户的需求。
• 开源许可：项目采用 MIT 许可证，用户可以自由使用和修改代码。

安装与依赖

我们的代码库有以下依赖项：

- [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/install.html)
- [cython](https://cython.readthedocs.io/en/latest/src/quickstart/build.html)
- [pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/installation.html)
- [pyyaml](https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation)
- [torch && torchvision](https://pytorch.org/get-started/locally/)
- [trimesh](https://github.com/mikedh/trimesh)
- [tqdm](https://github.com/tqdm/tqdm)

可视化部分使用 [simple-3dviz](http://simple-3dviz.com) 和 [matplotlib](https://matplotlib.org/)。

建议使用 [conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/4.6.1/index.html) 创建环境：

conda env create -f environment.yaml conda activate neural_parts

### 示例与使用

项目提供了详细的示例和使用说明，用户可以通过以下命令运行示例：

```bash
python demo.py ../config/dfaust_6.yaml --we ../demo/model_dfaust_6 --model_tag 50027_jumping_jacks:00135 --camera_target='-0.030173788,-0.10342446,-0.0021887198' --camera_position='0.076685235,-0.14528269,1.2060229' --up='0,1,0' --with_rotating_camera

评估与训练

项目提供了评估和训练脚本，用户可以通过以下命令进行操作：

python evaluate.py path_to_config_yaml path_to_output_dir
python train_network.py path_to_config_yaml path_to_output_dir

总结

Neural Parts 是一个功能强大且易于使用的开源项目，适用于3D形状学习和表示的多种应用场景。通过其高效的技术实现和灵活的使用方式，Neural Parts 必将成为计算机视觉和图形学研究人员的有力工具。欢迎大家尝试和使用该项目，共同推动3D形状处理技术的发展！

更多信息请访问项目主页：Neural Parts

neural_parts Code for "Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible Neural Networks", CVPR 2021 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_parts