StructLDM

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StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。

StructLDM是什么

StructLDM是一款基于2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型，由南洋理工大学S-Lab的研究人员开发。它能够生成视角一致且多样化的人体模型，并支持多种高级功能，例如组合生成、局部服装编辑以及无需服装类型或掩码条件的服装无关生成和编辑。简单来说，它可以根据你提供的图像或参数，生成逼真的3D人体模型，甚至可以对生成的模型进行精细的修改。

StructLDM的主要功能

StructLDM的主要功能包括：从2D图像学习3D人体生成；生成视角一致且多样化的人体；支持组合生成，可以混合不同部分；支持局部服装编辑和3D虚拟试穿；无需服装类型或掩码条件即可进行生成和编辑；提供预训练模型和样本数据下载；支持自定义数据集的训练和测试。

如何使用StructLDM

StructLDM的使用流程大致如下：首先，安装必要的依赖库和环境（推荐使用Anaconda）；其次，下载预训练模型、样本数据和SMPL模型；然后，运行生成脚本生成3D人体模型，结果将保存在指定的目录中；接着，可以参考样本数据准备自己的数据集，并修改配置文件；最后，可以使用训练脚本进行模型训练，或运行推理脚本进行模型测试。

StructLDM的产品价格

目前，关于StructLDM的具体价格信息并未公开，它是一个开源项目，可以免费下载和使用。但需要注意的是，运行该模型需要一定的计算资源，这可能会产生相应的成本。

StructLDM常见问题解答

StructLDM对电脑配置有什么要求？
StructLDM对计算资源有一定要求，建议使用具有较强GPU算力的电脑。具体的配置要求取决于你处理的数据量和模型的复杂程度。

StructLDM支持哪些类型的图像输入？
StructLDM可以处理各种类型的2D图像，但图像质量会影响最终生成的3D人体模型的质量。建议使用清晰、分辨率高的图像作为输入。

如果生成的模型不理想，该如何调整？
可以尝试调整模型参数，例如修改配置文件中的超参数，或者尝试使用不同的预训练模型。也可以尝试增加训练数据，以提高模型的生成能力。

StructLDM官网入口网址

https://github.com/TaoHuUMD/StructLDM

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