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FlashAvatar-code

FlashAvatar-code

基于高斯嵌入的快速数字头像重建技术

FlashAvatar是一个开源的数字头像重建系统，利用高斯嵌入技术从单目视频序列中重建数字头像。该系统能在数分钟内完成重建，并在512×512分辨率下以300FPS以上的速度进行渲染和动画制作。FlashAvatar在重建速度、渲染效率和头像真实感方面都有出色表现，可应用于虚拟现实、游戏和数字内容创作等领域。

FlashAvatar头像生成3D建模计算机视觉高效渲染Github开源项目
访问官网GitHub论文

FlashAvatar

论文|项目页面

预览图 给定单目视频序列，我们提出的FlashAvatar能在几分钟内重建高保真度的数字化头像，可以在512×512分辨率下以每秒300帧以上的速度进行动画和渲染（使用Nvidia RTX 3090显卡）。

环境配置

此代码已在Nvidia RTX 3090上测试通过。

创建环境：

conda env create --file environment.yml
conda activate FlashAvatar

安装PyTorch3D：

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install -c bottler nvidiacub
conda install pytorch3d -c pytorch3d

数据约定

数据按以下形式组织：

dataset
├── <id1_name>
    ├── alpha # 原始alpha预测
    ├── imgs # 提取的视频帧
    ├── parsing # 语义分割
├── <id2_name>
...
metrical-tracker
├── output
    ├── <id1_name>
        ├── checkpoint
    ├── <id2_name>
...

运行

  • 评估预训练模型
python test.py --idname <id_name> --checkpoint dataset/<id_name>/log/ckpt/chkpnt.pth
  • 在自己的数据上训练
python train.py --idname <id_name>

下载示例，其中包含预处理数据和预训练模型，可以尝试一下！

引用

@inproceedings{xiang2024flashavatar,
      author    = {Jun Xiang and Xuan Gao and Yudong Guo and Juyong Zhang},
      title     = {FlashAvatar: High-fidelity Head Avatar with Efficient Gaussian Embedding},
      booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
      year      = {2024},
  }

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