Wonder3D 开源项目教程

1. 项目目录结构及介绍

Wonder3D/
├── data/                   # 存放数据集和其他输入资源
│   ├── images/             # 单视图图像存放
│   └── models/             # 预训练模型存储位置
├── scripts/                # 脚本文件，包括训练、测试和示例脚本
│   ├── train.py            # 训练脚本
│   ├── test.py             # 测试脚本
│   └── demo.py             # 演示脚本
├── src/                    # 源代码库
│   ├── utils/              # 工具函数和类
│   ├── models/             # 模型定义
│   ├── datasets/           # 数据集加载模块
│   └── inference/          # 推理逻辑
├── config/                 # 配置文件目录
│   ├── default.yaml        # 默认配置文件
└── README.md               # 项目简介文件

data 目录是用于存储数据和预训练模型的地方，scripts 包含执行不同任务的Python脚本，如训练、测试和演示。src 是核心代码所在，包含了模型定义、数据处理和推理的相关模块。config 文件夹中存储了项目配置参数。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

训练脚本train.py用于从命令行启动模型训练过程。它读取config/default.yaml或自定义的配置文件，初始化模型、数据加载器和优化器，然后开始训练循环。

test.py

测试脚本test.py用于评估预训练模型在验证集上的性能。同样，它依赖配置文件来指定模型路径、数据集设置等。

demo.py

演示脚本demo.py展示了如何使用预训练模型将单视图图像转换为3D纹理网格。这个脚本可以实时运行并显示结果。

3. 项目的配置文件介绍

config/default.yaml是默认的配置文件，包含了以下关键部分：

• model: 模型架构的详细设定，比如网络结构、损失函数等。
• dataset: 数据集的设置，如数据路径、批大小、是否进行数据增强等。
• training: 训练参数，例如学习率、优化器、训练轮数等。
• testing: 测试参数，如评估指标、保存结果的路径等。
• inference: 推理相关参数，如模型路径、输出格式等。

为了适应特定的实验或应用需求，您可以复制default.yaml并根据需要修改参数，然后在运行脚本时通过--config选项指向新的配置文件。

请注意，根据开源许可证AGPL-3.0，任何下游解决方案和产品（包括云服务）都应遵循此许可条款，尤其是当它们包含Wonder3D的代码或经过训练的模型时。务必查看项目页面(https://www.xxlong.site/Wonder3D/)获取更详细的说明和最新信息。