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简介
StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。
截图
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
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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
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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