使用场景

研究人员利用StructLDM进行人体姿态和表情的生成研究

游戏开发者使用该模型创建虚拟角色

虚拟现实应用中的人体模型生成和交互

产品特色

从2D图像学习3D人体生成

生成多样化的视角一致的人体

支持组合生成，可混合不同部分

支持局部服装编辑和3D虚拟试穿

无需服装类型或掩码条件的生成和编辑

提供预训练模型和样本数据下载

支持自定义数据集的训练和测试

使用教程

1. 安装所需的依赖库和环境，推荐使用anaconda管理Python环境

2. 下载预训练模型、样本数据和必要资产，放置在指定目录

3. 注册并下载SMPL模型，放置在smpl_data文件夹中

4. 运行生成脚本，如bash scripts/renderpeople.sh gpu_ids，生成结果将在DATA_DIR/result/test_output中找到

5. 参考sample_data准备自己的数据集，并修改配置文件中的相应路径

6. 使用训练脚本进行模型训练，训练后的模型将存储在DATA_DIR/result/trained_model/modelname/diffusion_xx.pt中

7. 运行推理脚本进行模型测试，样本将存储在DATA_DIR/result/trained_model/modelname/samples中