StructLDM
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Structldm
紹介 :
StructLDMは、2D画像から3D人体生成を学習する構造化潜在拡散モデルです。多様な視点で一貫性のある人体を生成し、組み合わせ生成や局所的な服装編集など、様々なレベルの制御可能な生成と編集をサポートします。服装の種類やマスク条件を必要とせず、服装に依存しない生成と編集を実現しています。このモデルは、南洋理工大学S-LabのTao Hu、Fangzhou Hong、Ziwei Liuによって提案され、ECCV 2024で論文発表されました。
ターゲットユーザー :
研究者、開発者、3Dコンテンツクリエイターなど、3D人体生成と編集を必要とする方々を対象としています。学術研究、ゲーム開発、仮想現実など、様々な分野で活用できます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.1K
使用シナリオ
研究者はStructLDMを用いて人体の姿勢と表情の生成研究を行う
ゲーム開発者はこのモデルを用いて仮想キャラクターを作成する
仮想現実アプリケーションにおける人体モデルの生成とインタラクション
製品特徴
2D画像から3D人体生成の学習
多様な視点で一貫性のある人体の生成
異なる部分の組み合わせ生成をサポート
局所的な服装編集と3Dバーチャル試着のサポート
服装の種類やマスク条件を必要としない生成と編集
事前学習済みモデルとサンプルデータのダウンロードを提供
カスタムデータセットによる学習とテストをサポート
使用チュートリアル
1. 必要な依存ライブラリと環境をインストールします。AnacondaによるPython環境の管理をお勧めします。
2. 事前学習済みモデル、サンプルデータ、必要なアセットをダウンロードし、指定されたディレクトリに配置します。
3. SMPLモデルを登録してダウンロードし、smpl_dataフォルダに配置します。
4. 生成スクリプトを実行します(例:bash scripts/renderpeople.sh gpu_ids)。生成結果はDATA_DIR/result/test_outputにあります。
5. sample_dataを参考に独自のデータセットを作成し、設定ファイルのパスを修正します。
6. 学習スクリプトを使用してモデルを学習します。学習済みモデルはDATA_DIR/result/trained_model/modelname/diffusion_xx.ptに保存されます。
7. 推論スクリプトを使用してモデルをテストします。サンプルはDATA_DIR/result/trained_model/modelname/samplesに保存されます。
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