Este é o aplicativo para Windows chamado PIFuHD, cuja versão mais recente pode ser baixada como pifuhdsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado PIFuHD com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
CAPTURAS DE TELA:
PIFuHD
DESCRIÇÃO:
PIFuHD (Pixel-Aligned Implicit Function for 3D human reconstruction at high resolution) é um método e base de código para reconstruir malhas humanas 3D de alta fidelidade a partir de uma única imagem. Ele estende o trabalho anterior do PIFu, aumentando a resolução e o detalhe, permitindo geometria fina em dobras de tecido, cabelo e características sutis da superfície. O método opera aprendendo uma função implícita de ocupação/superfície condicionada à imagem e à projeção da câmera; no momento da inferência, ele consulta pontos densos para reconstruir uma malha por meio de cubos em marcha. Ele também usa uma arquitetura de dois estágios: um modelo global grosseiro seguido por patches de refinamento local para capturar detalhes finos, equilibrando a consistência global e o detalhe local. O repositório inclui pipelines de treinamento, carregadores de conjuntos de dados (para Multi-POP, etc.) e scripts de inferência para saída de malha, incluindo mapas de profundidade para pós-processamento. Para auxiliar o uso prático, existem utilitários para estimativa normal, retroprojeção de textura, limpeza de malha e integração com pipelines de renderização.
Recursos
- Reconstrução de malha humana de alta resolução a partir de uma única imagem 2D
- Representação de função implícita alinhada a pixels condicionada à projeção de imagem
- Arquitetura de dois estágios para modelagem de detalhes globais grosseiros e detalhes locais finos
- Scripts de treinamento e inferência com carregadores de dados para conjuntos de dados humanos
- Utilitários de extração de malha (cubos de marcha), normais, projeção de textura, limpeza
- Suporte para casos desafiadores (peças finas, dobras, geometria fina)
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/pifuhd.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.