HeadStudio项目安装与配置指南

HeadStudio项目安装与配置指南

HeadStudio [ECCV 2024] HeadStudio: Text to Animatable Head Avatars with 3D Gaussian Splatting. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/HeadStudio

1. 项目基础介绍

HeadStudio是一个开源项目，它通过文本描述生成可动画化的头部Avatar，使用了3D高斯散点技术。该项目的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• FLAME: 用于创建和操作面部网格模型的框架。
• 3D Gaussian Splatting: 生成头部Avatar的关键技术。
• TalkSHOW: 用于基于音频的Avatar动画。
• PyTorch: 深度学习框架，用于模型的训练和推理。

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 3.9（推荐使用conda环境管理）
• CUDA 11.8
• Git

详细安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

打开命令行界面，执行以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/zhenglinzhou/HeadStudio.git
cd HeadStudio

步骤2：创建conda环境（可选）

conda create -n headstudio python=3.9
conda activate headstudio

步骤3：安装必要的Python包

使用以下命令安装必要的Python包：

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

步骤4：安装一些conda包

执行以下命令安装一些通过conda管理的包：

bash packages.sh

步骤5：安装其他Python包

安装项目所需的其它Python包：

pip install -r requirements.txt

步骤6：安装高斯散点修改版本

git clone --recursive https://github.com/ashawkey/diff-gaussian-rasterization
pip install ./diff-gaussian-rasterization

步骤7：下载FLAME模型

在继续之前，您需要从FLAME官网注册并同意许可协议，然后下载相应的FLAME模型文件，并将其放置在项目目录下的ckpts文件夹中。

步骤8：配置项目

在项目目录下的configs文件夹中，编辑headstudio.yaml文件，设置talkshow_train_path和talkshow_val_path为您的数据集路径。

完成以上步骤后，您就可以开始使用HeadStudio项目了。遵循项目README中的说明进行进一步的配置和操作。

HeadStudio [ECCV 2024] HeadStudio: Text to Animatable Head Avatars with 3D Gaussian Splatting. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/HeadStudio