CanonicalVAE
Autoregressive 3D Shape Generation via Canonical Mapping — проект для генерации трёхмерных форм. Он предназначен для исследователей и разработчиков, работающих в области машинного обучения и компьютерной графики, которым требуется инструмент для создания новых 3D-моделей на основе существующих данных.
Проект позволяет выполнять пошаговое обучение модели, начиная с предварительного обучения канонического отображения, затем группировки, обучения VQVAE и, наконец, обучения Transformer. Пользователи могут использовать предварительно обученные контрольные точки для начала обучения с определённого этапа или для оценки производительности.
Код тестировался на Ubuntu 18.04 с Python 3.8, CUDA 10.2, PyTorch 1.10 и PyTorch Lightning 1.5.2. Для обучения используется подготовленный ShapeNet; EMD Loss и StructuralLoss для оценки устанавливаются отдельно. Для Chamfer Loss дополнительные инструкции даны на случай проблем с модулем. Выпуск кода помечен как незавершённый: очистка кодовой базы остаётся в планах.
https://github.com/AnjieCheng/CanonicalVAE | 51 звезда
#сервисы