Dit is de Windows-app PIFuHD, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als pifuhdsourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis deze app genaamd PIFuHD met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
PIFuHD
PRODUCTBESCHRIJVING
PIFuHD (Pixel-Aligned Implicit Function for 3D human reconstruction at high resolution) is een methode en codebase voor het reconstrueren van high-fidelity 3D menselijke meshes op basis van één enkele afbeelding. Het breidt eerder PIFu-werk uit door de resolutie en details te verhogen, waardoor fijne geometrie in stofplooien, haar en subtiele oppervlaktekenmerken mogelijk wordt. De methode werkt door een impliciete bezettings-/oppervlaktefunctie te leren die afhankelijk is van de beeld- en cameraprojectie; tijdens de inferentie worden dichte punten opgevraagd om een mesh te reconstrueren via marcherende kubussen. Het maakt ook gebruik van een tweefasenarchitectuur: een grof globaal model gevolgd door lokale verfijningspatches om fijne details vast te leggen, waarbij globale consistentie en lokale details in balans worden gebracht. De repository bevat trainingspipelines, datasetloaders (voor Multi-POP, enz.) en inferentiescripts voor mesh-uitvoer, inclusief dieptekaarten voor nabewerking. Om het praktische gebruik te vergemakkelijken, zijn er hulpprogramma's beschikbaar voor normale schatting, textuur-backprojectie, mesh-opschoning en integratie met renderingpipelines.
Kenmerken
- Hoge-resolutie menselijke mesh-reconstructie vanuit één 2D-afbeelding
- Pixel-uitgelijnde impliciete functierepresentatie geconditioneerd op beeldprojectie
- Twee-fase architectuur voor grove globale en fijne lokale detailmodellering
- Trainings- en inferentiescripts met dataloaders voor menselijke datasets
- Hulpprogramma's voor het extraheren van meshes (marching cubes), normalen, textuurprojectie, opschonen
- Ondersteuning voor uitdagende gevallen (dunne onderdelen, vouwen, fijne geometrie)
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/pifuhd.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.
