3D-LLM 项目安装与配置指南

3D-LLM 项目安装与配置指南

3D-LLM Code for 3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-LLM

1. 项目基础介绍

3D-LLM 是一个开源项目，由 UMass-Foundation-Model 开发，旨在将3D世界表示整合到大型语言模型中。该项目能够处理对象（例如 objaverse）和场景数据（例如 scannet & hm3d）。其主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Blender: 用于从不同视角渲染场景图像。
• ChatCaptioner: 生成场景描述。
• Mask2Former 和 Segment Anything: 用于从多视角图像中提取遮罩。
• salesforce-lavis (基于 BLIP2): 用于提取图像特征。
• Habitat environment: 用于从多视角2D特征直接重建3D特征。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.8
• Blender (用于渲染图像)
• NVIDIA GPU (用于加速训练过程)

详细安装步骤

步骤 1: 安装 Python 和相关环境

首先，安装 Python 3.8 和必要的包管理工具 conda。

# 安装 miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 创建并激活环境
conda create -n 3D-LLM python=3.8
conda activate 3D-LLM

步骤 2: 克隆项目仓库

git clone https://github.com/UMass-Foundation-Model/3D-LLM.git
cd 3D-LLM

步骤 3: 安装依赖

安装项目所需的所有依赖项。

# 安装 LAVIS
pip install -e SalesForce-LAVIS

# 安装其他依赖
pip install positional_encodings

步骤 4: 准备数据

从提供的链接下载预训练的数据集和特征。

# 下载 objaverse 数据集特征
# (链接需要从项目说明中获取)

# 下载预训练模型
# (链接需要从项目说明中获取)

步骤 5: 开始使用

根据项目文档，运行示例脚本或进行模型的微调。

# 运行推断示例
cd 3DLLM_BLIP2-base
python inference.py # 对于对象
python inference.py --mode room # 对于场景

确保按照项目的具体说明进行操作，每一步都要仔细阅读相关的 README 文件和指南。

以上步骤是 3D-LLM 项目的简要安装和配置指南，旨在帮助初学者快速上手。如果遇到任何问题，请参考项目的官方文档和社区支持。

3D-LLM Code for 3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-LLM