《Rotate-and-Render 项目安装与配置指南》

《Rotate-and-Render 项目安装与配置指南》

Rotate-and-Render Code for Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotation from Single-View Images (CVPR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/Rotate-and-Render

1. 项目基础介绍

本项目 Rotate-and-Render 是一个开源项目，旨在通过单视角图像集合实现无监督的真人面部旋转图像合成。简单来说，这个项目能够让你仅凭一张人脸照片，生成该人脸在不同角度旋转后的效果，并且这些生成的图像看起来非常真实。

该项目的主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 3D 重建技术：项目使用了 3DDFA 进行面部图像的 3D 重建。
• Neural Renderer：这是一个用于渲染 3D 模型的神经网络框架。
• 深度学习框架：项目基于 PyTorch 实现了训练过程。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保你的计算机上已经安装了以下环境：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理工具）
• CUDA（如果使用 GPU 加速）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端（或命令提示符），执行以下命令克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Hangz-nju-cuhk/Rotate-and-Render.git
   cd Rotate-and-Render
   

2. 安装依赖

   在项目根目录下，使用 pip 安装所需的基础依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 Neural Renderer

   根据项目要求，接下来需要安装 Neural Renderer。具体的安装步骤请参考项目官方文档或其 GitHub 仓库。

4. 下载预训练模型

   从项目提供的链接下载 checkpoint 和 BFM 模型，并将下载的文件解压放置在 3ddfa 文件夹内。

5. 准备测试数据

   将测试图片放在 3ddfa/example 目录下，并创建一个文本文件 file_list.txt，列出所有图片的文件名。

6. 运行测试示例

   修改 experiments/v100_test.sh 脚本中的 --poses 参数为你想要旋转的角度值（范围 -90 到 90）。然后运行：

   bash experiments/v100_test.sh
   

   结果将会保存在 ./results/ 目录下。

7. 训练模型

   如果你想用自己的数据集进行训练，你需要准备数据集，修改 data/__ini__.py 文件中的 dataset_info 类，按照现有示例的模式准备数据集。

   修改 experiments/train.sh 脚本后，使用以下命令开始训练：

   bash experiments/train.sh
   

以上就是 Rotate-and-Render 项目的详细安装和配置指南。按照以上步骤操作，你将能够成功运行该项目。

Rotate-and-Render Code for Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotation from Single-View Images (CVPR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/Rotate-and-Render