SPAR3D项目安装与配置指南

SPAR3D项目安装与配置指南

【免费下载链接】stable-point-aware-3d SPAR3D: Stable Point-Aware Reconstruction of 3D Objects from Single Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-point-aware-3d

1. 项目基础介绍

SPAR3D是一个开源项目，旨在从单个图像中快速重建3D网格，通过点云条件来提高重建质量。该项目基于Stable Fast 3D模型，并对其进行了改进，特别是在网格的后侧通过条件点云进行优化。这使得缺失的后侧细节可以被修复，同时保持了快速的推理速度。

主要编程语言：Python、C++、CUDA、JavaScript等。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 点云处理：项目包含点云去噪模型，用于从图像中生成点云，以便后续的3D网格重建。
• 3D重建：采用先进的3D重建技术，通过对点云进行条件处理，生成高质量的3D网格。
• PyTorch：使用PyTorch深度学习框架进行模型训练和推理。
• MPS（Metal Performance Shaders）：针对Mac Silicon支持，使用MPS进行加速。
• CUDA：针对NVIDIA GPU的加速技术。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python版本：Python 3.8及以上（根据您的PyTorch版本可能需要更高）。
• CUDA或MPS：必须安装CUDA或MPS，具体取决于您的硬件和操作系统。
• 对于Windows用户（实验性支持）：需要安装Visual Studio 2022和相应的PyTorch与CUDA版本。
• 对于Mac用户（MPS支持）：需要OSX 15.2（Sequoia）及以上版本，并安装最新的PyTorch。

详细安装步骤

1. 设置Python环境：

   确保您的系统中安装了符合要求的Python版本。

2. 安装依赖：

   在项目根目录下，使用以下命令安装项目所需依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果需要remeshing功能，还需要安装：

   pip install -r requirements-remesh.txt
   

3. 安装额外的依赖（仅限Gradio Demo）：

   如果您打算使用Gradio Demo，还需要安装额外的依赖：

   pip install -r requirements-demo.txt
   

4. 获取模型访问权限：

   由于模型在Hugging Face上受保护，您需要登录Hugging Face并请求访问权限。创建一个具有读取权限的访问令牌，并在环境中运行huggingface-cli login命令，输入您的令牌。

5. 运行示例：

   运行以下命令，以单个图像为例进行3D重建：

   python run.py demo_files/examples/fish.png --output-dir output/
   

   这将在output/目录下保存重建的3D模型为GLB文件。

6. 启动Gradio Demo（可选）：

   要启动Gradio Demo，运行以下命令：

   python gradio_app.py
   

请按照以上步骤进行安装和配置。如果在过程中遇到任何问题，请检查项目文档或向项目维护者寻求帮助。

【免费下载链接】stable-point-aware-3d SPAR3D: Stable Point-Aware Reconstruction of 3D Objects from Single Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-point-aware-3d