DreamGaussian文字|图片生成3D模型本地部署教程

使用方法

在项目文件夹的路径栏输入“cmd”，在命令控制台输入下面的命令激活虚拟空间

conda activate DreamGaussian

文本生成3D模型

第一步：高斯阶段训练 (training gaussian stage)

python main.py --config configs/text.yaml prompt="a photo of an icecream" save_path=icecream iters=1000 ref_size=1024

其中“a photo of an icecream”是描述词，你可以修改为你自己的描述词，“save_path=icecream”保存文件的文件名，icecream可以修改为你自己的文件名，iters=1000和ref_size=1024为可选参数，iters=1000是指迭代1000步，如果不加这个参数就是默认迭代500步。ref_size=1024是指图片的尺寸，如果不加这个参数默认是256；

第二步：网格阶段训练 (training mesh stage)用于进一步细化3D模型

运行完第一步之后运行第二步才会有效

python main2.py --config configs/text.yaml prompt="a photo of an icecream" save_path=icecream iters_refine=200

其中“a photo of an icecream”描述词需要与你第一步的描述词保持一致，“save_path=icecream”保持的文件名也需要保持一致，“iters_refine=200”是可选参数，指在第二步迭代的步数，如果不加这个参数，则默认是迭代50步；

文本转3D只适合简单的物体

图片生成3D模型

第一步：预处理：首先，你需要对输入的2D图像进行预处理，这包括背景去除和重新定位。你可以选择所需的分辨率。

python process.py data/girl.jpg --size 1024

其中“data/girl.jpg”值的是项目根目录下的data文件夹下面的“girl.jpg”图片，你可以指定你自己的图片的实际路径，“–size 1024”是可选参数，设置生成的图片的尺寸，如果不填写这个参数，则默认是256；

第二步：高斯阶段训练：这个阶段将为你提供一个粗糙的3D模型。为了获得最佳结果，你应该让它进行足够的迭代。默认是500次迭代，但你可以根据需要调整

python main.py --config configs/image.yaml input=data/girl_rgba.png save_path=girl iters=1000

其中“input=data/girl_rgba.png”是在第一步中生成的图片，文件名需要根据你自己的图片的实际名称修改，“save_path=girl”只保存的模型文件的名称，可以自定义修改，“iters=1000”是可选参数，自定义迭代步数，如果不添加这个参数，则默认迭代500步；

第三步：网格阶段训练：这个阶段将进一步细化你的3D模型。默认是50次迭代，但你可以根据需要调整。这将为你提供一个更精细的3D模型

python main2.py --config configs/image.yaml input=data/girl_rgba.png save_path=girl iters_refine=100

其中“input=data/girl_rgba.png save_path=girl”都需要与第二步保持一致，“iters_refine=100”为该步中的迭代步数，为可选参数，如果不写这个参数，则默认迭代50步；

第四步（可选步骤）：可视化：最后，为了查看你的3D模型，你可以使用以下命令进行可视化

python -m kiui.render logs/girl.obj

其中“logs/girl.obj”指的是项目根目录下面的logs文件夹下面的“girl.obj”模型，就是上面的步骤生成的模型会保存在根目录下的logs文件夹下面，文件名称根据你自己的实际文件名称修改；

第四步为可选步骤，因为在windows10操作系统，可以直接双击查看模型文件，并不需要用特定的命令；

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