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
-
创建虚拟环境:
conda create -n GoMAvatar python=3.8 conda activate GoMAvatar
-
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
-
安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt
-
安装PyTorch3D:
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath conda install pytorch3d -c pytorch3d
-
安装高斯散布(Gaussian Splatting):
pip install git+https://github.com/graphdeco-inria/diff-gaussian-rasterization
-
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。 -
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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