Esta es la aplicación para Windows llamada PIFuHD, cuya última versión se puede descargar como pifuhdsourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada PIFuHD con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Imagen en alta definición (PIFuHD)
DESCRIPCIÓN:
PIFuHD (Función Implícita Alineada con Píxeles para la Reconstrucción Humana 3D de Alta Resolución) es un método y código fuente para reconstruir mallas humanas 3D de alta fidelidad a partir de una sola imagen. Amplía trabajos previos de PIFu al aumentar la resolución y el detalle, lo que permite una geometría fina en pliegues de tela, cabello y características superficiales sutiles. El método funciona mediante el aprendizaje de una función implícita de ocupación/superficie condicionada a la imagen y la proyección de la cámara; en el momento de la inferencia, consulta puntos densos para reconstruir una malla mediante cubos en marcha. También utiliza una arquitectura de dos etapas: un modelo global aproximado seguido de parches de refinamiento local para capturar detalles finos, equilibrando la consistencia global y el detalle local. El repositorio incluye canales de entrenamiento, cargadores de conjuntos de datos (para Multi-POP, etc.) y scripts de inferencia para la salida de malla, incluyendo mapas de profundidad para el posprocesamiento. Para facilitar su uso práctico, existen utilidades para la estimación normal, la retroproyección de texturas, la limpieza de malla y la integración con canales de renderizado.
Caracteristicas
- Reconstrucción de malla humana de alta resolución a partir de una única imagen 2D
- Representación de función implícita alineada con píxeles condicionada a la proyección de la imagen
- Arquitectura de dos etapas para modelado de detalles globales gruesos y locales finos
- Scripts de entrenamiento e inferencia con cargadores de datos para conjuntos de datos humanos
- Utilidades de extracción de malla (cubos en marcha), normales, proyección de texturas, limpieza
- Soporte para casos desafiantes (piezas delgadas, pliegues, geometría fina)
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/pifuhd.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.