ImFace 项目使用教程

ImFace 项目使用教程

ImFace The official code for "ImFace: A Nonlinear 3D Morphable Face Model with Implicit Neural Representations" presented at CVPR 2022, along with its extended version ImFace++. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/ImFace

1. 项目的目录结构及介绍

ImFace 项目的目录结构如下：

ImFace/
├── config/
│   └── ... # 配置文件
├── data_loader/
│   └── ... # 数据加载相关文件
├── data_preprocess/
│   └── ... # 数据预处理相关文件
├── dataset/
│   └── Facescape/
│       └── ... # 数据集文件
├── demo/
│   └── ... # 演示相关文件
├── media/
│   └── ... # 媒体文件
├── model/
│   └── ... # 模型相关文件
├── run/
│   └── ... # 运行脚本
├── sketches/
│   └── ... # 草图文件
├── utils/
│   └── ... # 工具函数
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirement.txt

目录结构介绍

• config/: 存放项目的配置文件。
• data_loader/: 包含数据加载的相关代码。
• data_preprocess/: 包含数据预处理的相关代码。
• dataset/Facescape/: 存放 FaceScape 数据集的文件。
• demo/: 包含演示项目的相关代码。
• media/: 存放媒体文件，如图片、视频等。
• model/: 包含模型的定义和实现。
• run/: 包含运行项目的脚本。
• sketches/: 存放项目的草图文件。
• utils/: 包含各种工具函数。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的介绍文档。
• requirement.txt: 项目的依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 run/ 目录下，主要包括以下几个文件：

• run/train.py: 用于训练 ImFace 模型的脚本。
• run/fit.py: 用于评估模型的脚本。
• run/fit_one_sample.py: 用于对单个样本进行拟合的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于训练 ImFace 模型。
  • 使用方法：运行 python run/train.py [--config 配置文件名]。
  • 配置文件路径需要在配置文件中正确设置。

• fit.py:

  • 功能：用于评估模型的 Chamfer 距离和 F1 分数。
  • 使用方法：运行 python run/fit.py [--config 配置文件名]。
  • 需要修改配置文件中的 load_path 为模型的检查点路径，并确保 warp_type 与训练模型匹配。

• fit_one_sample.py:

  • 功能：用于对单个样本进行拟合。
  • 使用方法：运行 python run/fit_one_sample.py [--config 配置文件名]。
  • 需要修改配置文件中的 load_path 为模型的检查点路径，并确保 warp_type 与训练模型匹配。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 config/ 目录下，配置文件用于设置训练和评估的各种参数。

配置文件介绍

• config/config.yaml:
  • 功能：包含训练和评估的各种参数设置。
  • 主要参数：
    • data_path: 数据集路径。
    • model_path: 模型保存路径。
    • batch_size: 批处理大小。
    • learning_rate: 学习率。
    • epochs: 训练轮数。
    • load_path: 模型检查点路径。
    • warp_type: 变形类型。

配置文件使用方法

在运行训练或评估脚本时，可以通过 --config 参数指定配置文件的路径。例如：

python run/train.py --config config/config.yaml

通过修改配置文件中的参数，可以调整训练和评估的行为。

ImFace The official code for "ImFace: A Nonlinear 3D Morphable Face Model with Implicit Neural Representations" presented at CVPR 2022, along with its extended version ImFace++. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/ImFace