StructLDM开源项目教程

StructLDM开源项目教程

StructLDM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StructLDM

1. 项目介绍

StructLDM 是一个基于深度学习的3D人类生成模型，它通过学习2D图像来生成具有视图一致性的3D人类。该模型支持不同程度的可控生成和编辑，例如通过混合选定的五个部分进行组合生成，以及身份交换、局部服装编辑、3D虚拟试穿等部分感知编辑。StructLDM 的特点是无需服装类型或遮罩条件，对服装具有无关性。

2. 项目快速启动

以下是快速启动StructLDM项目的步骤：

首先，确保你有一个支持CUDA的NVIDIA GPU。我们推荐使用anaconda来管理Python环境。

# 创建一个名为structldm的环境，并指定Python版本为3.9
conda create --name structldm python=3.9

# 安装PyTorch和相关依赖库
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.1 -c pytorch
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install pytorch3d -c pytorch3d

# 安装项目所需的Python包
pip install -r requirements.txt

接下来，从OneDrive下载样本数据、必要资产和预训练模型，并将它们分别放入DATA_DIR/result/trained_model和DATA_DIR/asset目录下。默认情况下，DATA_DIR被指定为./data。

然后，注册并从SMPL模型网站下载SMPL模型，并将其放入smpl_data文件夹中。

项目文件夹结构应如下所示：

DATA_DIR/
├── dataset/
├── renderpeople/
└── asset/
    ├── smpl_data/
    └── SMPL_NEUTRAL.pkl
    ├── uv_sampler/
    ├── uv_table.npy
    ├── smpl_uv.obj
    ├── smpl_template_sdf.npy
    ├── sample_data.pkl
    ├── result/
    ├── trained_model/modelname/
    └──decoder_xx, diffusion_xx
    ├──samples/
    └── test_output

最后，使用以下命令生成3D人类：

# 生成3D人类的脚本，例如使用在RenderPeople上训练的模型
bash scripts/renderpeople.sh gpu_ids

# 训练潜在扩散模型的脚本
bash struct_diffusion/scripts/exec.sh "train" gpu_ids

# 推断潜在扩散模型的脚本
bash struct_diffusion/scripts/test.sh gpu_ids

生成结果将保存在DATA_DIR/result/test_output中。

3. 应用案例和最佳实践

• 数据准备：准备自己的数据集时，可以参考项目中提供的样本数据，并确保在配置文件中修改相应的路径。
• 模型训练：在训练模型时，使用提供的训练脚本来执行训练过程，并监控训练过程中的性能指标。
• 模型评估：通过项目提供的测试脚本来评估模型，检查生成结果的保真度和一致性。
• 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境或集成到其他应用中，利用其生成能力为用户提供3D人类生成服务。

4. 典型生态项目

StructLDM可以作为以下生态项目的一部分：

• 虚拟现实(VR)：集成到VR应用中，为用户生成逼真的3D人类角色。
• 游戏开发：在游戏开发中，使用StructLDM为游戏角色提供高质量的3D模型。
• 在线零售：用于在线购物平台的虚拟试穿功能，提供更加真实的购物体验。

通过以上教程，开发者可以快速上手StructLDM项目，并在实际应用中发挥其强大的3D人类生成能力。

StructLDM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StructLDM