havatar 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍

havatar 是一个用于创建高质量头部虚拟形象的开源项目。它通过结合参数化面部模型和神经辐射场的优势，提供了一种新的混合显式-隐式三维表示方法，即面部模型条件神经辐射场（Facial Model Conditioned Neural Radiance Field）。该方法能够在不过度限制拓扑灵活性的同时，将参数化模型的先验信息融合到隐式场中，从而实现动态头部外观的高分辨率、真实感和视点一致性合成。

本项目主要使用的编程语言是 Python，同时也涉及到一些 Cuda 和 C++ 代码，用于提高计算效率。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用的关键技术包括：

• 神经辐射场（NeRF）：一种用于生成 photo-realistic 3D 场景的隐式表示方法。
• 参数化面部模型：提供面部先验信息，帮助指导 NeRF 的训练过程。
• 图像到图像的翻译网络：用于合成高质量的面部纹理和动画。

使用到的框架主要包括：

• PyTorch：用于神经网络模型的构建和训练。
• NumPy：用于高效的数值计算。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• NumPy
• Cuda（如果您的系统支持 GPU 加速）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地环境：

   git clone https://github.com/XChenZ/havatar.git
   cd havatar
   

2. 安装 Python 依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 编译 Cuda 扩展（如果需要）：

   cd model/op
   python setup.py install
   

4. 准备数据集：

   项目提供了一个示例数据集，您需要将其下载并解压到 data/demo 目录下。如果需要从视频中生成数据集，请使用项目提供的预处理代码，并确保下载了必要的 Faceverse 文件和 RVM 预训练模型。

5. 开始训练：

   • 第一阶段训练：

     python train_avatar.py --datadir data/demo --logdir logs/demo
     

   • 第二阶段训练（在第一阶段训练收敛后）：

     python train_avatarHD.py --datadir data/demo --logdir logs/demo/HD --ckpt logs/demo/checkpoint200000.ckpt
     

6. 动画制作：

   使用预训练的模型来生成头部动画。具体的使用方法请参考项目仓库中的 README.md 文件。

以上就是 havatar 的安装和配置教程，祝您使用愉快！