fillerbuster 的安装和配置教程

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

Fillerbuster 是一个用于多视角场景完成的开源项目，它通过训练一个统一的多视角扩散模型来处理各种场景完成任务。该项目旨在填补偶然捕获图像中的空白或缺失部分。Fillerbuster 从头开始训练，并提供训练和推理代码。该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

Fillerbuster 使用了以下关键技术和框架：

• 扩散模型：项目基于扩散模型，这是一种深度学习模型，能够生成高质量的图像。
• 多视角数据集：Fillerbuster 支持多种多视角数据集，用于训练和测试模型。
• CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）：这是一种预训练模型，用于图像和文本之间的对比学习。
• PyTorch：一个流行的开源机器学习库，用于计算机视觉和深度学习任务。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装 Fillerbuster 之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.10
• Conda 或其他 Python 环境管理工具
• Git

安装步骤

1. 创建和激活 Python 环境

   打开命令行界面，并执行以下命令来创建和激活名为 fillerbuster 的 Python 环境：

   conda create -n fillerbuster python=3.10 -y
   conda activate fillerbuster
   

2. 安装依赖

   在激活的环境中，使用以下命令安装所需的依赖：

   pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/124
   pip install -e .
   

3. 下载权重和推理数据

   • 下载 Fillerbuster 权重，并将其放置在项目中的 checkpoints 文件夹内。
   • 下载 CLIP 权重，并将其也放置在 checkpoints 文件夹内。
   • 从其他作品中下载偶然捕获数据，如 LERF、Nerfbusters、NeRFiller 和 Nerfstudio 数据集，并将它们解压到项目中的 data 文件夹。

4. 运行示例

   Fillerbuster 提供了一个 demo.ipynb Jupyter 笔记本，作为运行推理的最低限度示例。可以加载该笔记本并按照其中的说明操作。

5. 训练和实验

   如果您希望进行更详细的实验或训练，请参考项目中的 EXPERIMENTS.md 文件和 TRAIN.md 文件，以获取有关如何开始的命令和指导。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 Fillerbuster 项目，并开始探索其功能。