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GoMAvatar 的安装和配置教程

2025-05-21 23:50:27作者:牧宁李

项目基础介绍

GoMAvatar 是一个开源项目,旨在通过使用单目视频实现高效动画化人体建模。该项目基于论文 "GoMAvatar: Efficient Animatable Human Modeling from Monocular Video Using Gaussians-on-Mesh" 开发,主要利用了高斯函数在网格上的特性来实现人体建模的动画化。项目的主要编程语言是 Python。

项目使用的关键技术和框架

GoMAvatar 使用了以下关键技术和框架:

  • CUDA:用于GPU加速计算。
  • PyTorch:深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。
  • PyTorch3D:用于3D视觉任务的PyTorch扩展库。
  • SMPL:一个用于人体建模的框架,提供了人体模型的参数化表示。

项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • Python 3.x
  • CUDA 11.6
  • PyTorch 1.13.0
  • PyTorch3D 0.7.0

您还需要安装以下依赖项:

  • conda(推荐使用Miniconda)
  • git

确保您的系统环境准备好后,可以按照以下步骤进行安装。

安装步骤

  1. 创建虚拟环境

    conda create -n GoMAvatar python=3.8
    conda activate GoMAvatar
    
  2. 安装PyTorch和相关依赖

    conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
    
  3. 安装项目依赖

    pip install -r requirements.txt
    
  4. 安装PyTorch3D

    conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
    conda install pytorch3d -c pytorch3d
    
  5. 安装高斯散布(Gaussian Splatting)

    pip install git+https://github.com/graphdeco-inria/diff-gaussian-rasterization
    
  6. 下载SMPL模型: 请从SMPL官网下载male/female模型和neutral模型,并将.pkl文件放在utils/smpl/models目录下。

  7. 准备数据集: 根据项目需求,下载并预处理ZJU-MoCap和PeopleSnapshot数据集。具体步骤请参照项目README中的说明。

完成以上步骤后,您的GoMAvatar环境就已经配置完毕,可以进行模型的训练和评估了。

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