MVDream 开源项目教程

MVDream 开源项目教程

MVDream Multi-view Diffusion for 3D Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mvd/MVDream

1. 项目介绍

MVDream 是一个基于多视角扩散的 3D 生成模型。它通过利用稳定扩散模型来生成高质量的二维图像，并进一步将这些图像转化为三维模型。该项目的目标是提供一种高效且易于使用的方法，用于从文本描述生成三维形状。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的系统中已安装了 Python 和 pip。接下来，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

安装 MVDream

你可以将 MVDream 作为 Python 模块安装：

pip install -e .

或者直接从 GitHub 安装：

pip install git+https://github.com/bytedance/MVDream.git

文本到图像生成

运行以下命令，根据文本描述生成多视角图像：

python scripts/t2i.py --text "一个宇航员骑马"

如果你想通过图形界面进行操作，可以使用以下命令启动 Gradio 应用：

python scripts/gradio_app.py

3. 应用案例和最佳实践

模型加载

MVDream 提供了两种加载模型的方式：

• 自动加载：直接从 Huggingface 加载模型配置和权重。

  from mvdream.model_zoo import build_model
  model = build_model("sd-v2.1-base-4view")
  

• 手动加载：通过配置文件和权重文件加载模型。

  from omegaconf import OmegaConf
  from mvdream.ldm.util import instantiate_from_config
  config = OmegaConf.load("mvdream/configs/sd-v2-base.yaml")
  model = instantiate_from_config(config.model)
  model.load_state_dict(torch.load("path/to/sd-v2.1-base-4view.th", map_location='cpu'))
  

推理示例

以下是一个简单的模型推理示例：

import torch
from mvdream.camera_utils import get_camera
model.eval()
model.cuda()
with torch.no_grad():
    noise = torch.randn(4, 4, 32, 32, device="cuda")  # 4视图，潜在尺寸32=256/8
    t = torch.tensor([999]*4, dtype=torch.long, device="cuda")  # 4视图相同的步长
    cond = {
        "context": model.get_learned_conditioning([""]*4).cuda(),  # 文本嵌入
        "camera": get_camera(4).cuda(),
        "num_frames": 4,
    }
    eps = model.apply_model(noise, t, cond=cond)

4. 典型生态项目

目前，MVDream 主要是作为一个独立的三维生成工具。不过，它的输出可以与其他三维建模和渲染工具结合，例如 Three.js、Unity 或 Unreal Engine，以创建更加复杂和交互式的三维场景。开发者可以根据需要，将 MVDream 集成到自己的应用中，以实现从文本到三维模型的自动转换。

MVDream Multi-view Diffusion for 3D Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mvd/MVDream