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3DFaceReconstruction-LAP 项目启动与配置教程

2025-05-18 00:32:12作者:晏闻田Solitary

1. 项目目录结构及介绍

3DFaceReconstruction-LAP 项目目录结构如下:

3DFaceReconstruction-LAP/
├── demo/              # 包含示例图片和示例脚本
├── images/            # 存放输入图片的目录
├── lap/               # 核心代码,包含模型定义等
├── License.txt        # 许可证文件
├── README.md          # 项目说明文件
├── demo.py            # 项目启动文件,用于执行示例
├── results.png        # 示例结果的预览图
└── teaser.png         # 项目预览图
  • demo/:包含运行示例所需的预训练模型和示例代码。
  • images/:用于存放待处理的图片文件。
  • lap/:包含实现3D人脸重建的核心代码,包括模型架构、损失函数等。
  • License.txt:说明了代码的许可证信息,本项目采用MIT许可证。
  • README.md:提供了项目的基本信息和如何使用项目的说明。
  • demo.py:项目的启动文件,用于加载模型和执行重建任务。
  • results.pngteaser.png:分别为项目结果的预览图和项目宣传图。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 demo.py,该文件包含了执行3D人脸重建的示例代码。以下是其基本用法:

python demo.py --input ./images --result ./results --checkpoint_lap ./demo/checkpoint300.pth

启动参数说明:

  • --input:指定输入图片的目录。
  • --result:指定输出结果的目录。
  • --checkpoint_lap:指定预训练模型的路径。

此外,还可以根据需要添加以下选项:

  • --gpu:启用GPU加速。
  • --detect_human_face:启用自动人脸检测和裁剪。
  • --render_video:使用 neural_renderer 渲染3D动画(需要GPU)。

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要依赖于环境配置,没有专门的配置文件。确保项目正常运行,需要安装以下依赖:

  • pytorch(1.3.0版本)
  • torchvision(0.4.1版本)
  • neural-renderer-pytorch:用于渲染重建后的3D人脸图像或视频。
  • facenet-pytorch:用于检测和裁剪图像中的人脸。

安装命令如下:

pip install torch==1.3.0 torchvision==0.4.1 neural-renderer-pytorch facenet-pytorch

如果遇到GCC版本问题,可以尝试使用conda安装GCC 7.3版本,并从源代码编译 neural-renderer

以上就是 3DFaceReconstruction-LAP 项目的启动和配置教程。按照以上步骤操作,您应该能够成功运行项目并得到3D人脸重建的结果。

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