StructLDM
S
Structldm
簡介 :
StructLDM是一個結構化潛在擴散模型,用於從2D圖像學習3D人體生成。它能夠生成多樣化的視角一致的人體,並支持不同級別的可控生成和編輯,如組合生成和局部服裝編輯等。該模型在無需服裝類型或掩碼條件的情況下,實現了服裝無關的生成和編輯。項目由南洋理工大學S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出,相關論文發表於ECCV 2024。
需求人群 :
目標受眾包括研究人員、開發者和3D內容創作者,他們可以利用StructLDM模型進行3D人體生成和編輯,以用於學術研究、遊戲開發、虛擬現實等領域。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 48.9K
使用場景
研究人員利用StructLDM進行人體姿態和表情的生成研究
遊戲開發者使用該模型創建虛擬角色
虛擬現實應用中的人體模型生成和交互
產品特色
從2D圖像學習3D人體生成
生成多樣化的視角一致的人體
支持組合生成,可混合不同部分
支持局部服裝編輯和3D虛擬試穿
無需服裝類型或掩碼條件的生成和編輯
提供預訓練模型和樣本數據下載
支持自定義數據集的訓練和測試
使用教程
1. 安裝所需的依賴庫和環境,推薦使用anaconda管理Python環境
2. 下載預訓練模型、樣本數據和必要資產,放置在指定目錄
3. 註冊並下載SMPL模型,放置在smpl_data文件夾中
4. 運行生成腳本,如bash scripts/renderpeople.sh gpu_ids,生成結果將在DATA_DIR/result/test_output中找到
5. 參考sample_data準備自己的數據集,並修改配置文件中的相應路徑
6. 使用訓練腳本進行模型訓練,訓練後的模型將存儲在DATA_DIR/result/trained_model/modelname/diffusion_xx.pt中
7. 運行推理腳本進行模型測試,樣本將存儲在DATA_DIR/result/trained_model/modelname/samples中
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase