Champ项目安装配置完全指南

Champ项目安装配置完全指南

【免费下载链接】champ Champ: Controllable and Consistent Human Image Animation with 3D Parametric Guidance 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/champ

一、项目基础介绍与主要编程语言

项目名称: Champ: 可控且一致的人像动画化，采用3D参数化指导
主导机构: 复旦大学生成视觉实验室
核心编程语言: Python

Champ是一个开源项目，致力于通过3D参数化的引导实现对人像图像的可控且连贯动画制作。它利用深度学习技术，特别是结合了Stable Diffusion等模型进行图像处理，以期在人体动作动画领域提供创新解决方案。项目基于Python开发，适用于研究人员、开发者以及对人像动画有兴趣的技术爱好者。

二、关键技术和框架

• 深度学习框架: 主要依赖PyTorch。
• 3D建模: 利用SMPL（Skinned Multi-Person Linear Model）模型进行人体姿态估计。
• 图像生成: 结合Stable Diffusion系列模型进行图像合成。
• 多组件架构: 包含去噪UNet、指导编码器、参考UNet和运动模块等多个关键部分。
• Hugging Face: 用于分享训练数据和预训练模型。

三、安装与配置步骤

系统要求及环境准备

1. 操作系统: Ubuntu 20.04或Windows 11。
2. CUDA版本: 12.1。
3. GPU: 测试设备包括A100和RTX3090，但理论上支持任何兼容CUDA的GPU。
4. 软件环境: Anaconda（推荐用于环境管理），Python 3.10。

安装步骤

创建并激活Conda环境

首先，确保你的系统上已安装Anaconda或Miniconda。然后创建一个新的环境并激活：

conda create -n champ python=3.10
conda activate champ

安装必要包

选择Pip或Poetry来安装依赖。推荐在Windows系统上使用Poetry:

• 使用Pip:

  pip install -r requirements.txt
  

• 使用Poetry(若偏好):

  poetry install --no-root
  

下载预训练模型和样例数据

1. 预训练模型:

   git lfs install
   git clone https://huggingface.co/fudan-generative-ai/champ pretrained_models
   

2. 样例数据:

   git lfs install
   git clone https://huggingface.co/datasets/fudan-generative-ai/champ_motions_example example_data
   

确保所有下载的文件被放置在正确的目录结构中，遵循项目文档说明。

配置阶段

• 修改配置文件configs/inference/inference.yaml，设置你的参考图像路径和引导运动路径。
• 如果VRAM不足，可以在配置文件中调整帧范围，减少内存占用。

运行示例

• 在完成上述所有步骤后，你可以运行推理脚本来查看效果：

  python inference.py --config configs/inference/inference.yaml
  

  如果使用Poetry管理，命令应为：

  poetry run python inference.py --config configs/inference/inference.yaml
  

至此，您应该已经成功安装并配置好Champ项目，可以开始探索和创作自己的人像动画了！

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请注意，实际操作中需确保所有路径正确无误，并依据具体环境调整命令。项目持续更新，建议关注其GitHub页面获取最新信息。

【免费下载链接】champ Champ: Controllable and Consistent Human Image Animation with 3D Parametric Guidance 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/champ