PyTorch3D

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教程

  • 概述

3D算子

  • 网格拟合
  • 捆绑调整

渲染

  • 渲染纹理网格
  • 渲染DensePose网格
  • 渲染彩色点云
  • 通过渲染拟合带纹理的网格
  • 使用可微渲染进行相机位置优化
  • 通过光线追踪拟合体积
  • 通过光线追踪拟合简化的NeRF

数据加载器

  • ShapeNetCore和R2N2的数据加载器

Implicitron

  • 使用Implicitron训练自定义体积函数
  • Implicitron配置系统深入解析

欢迎来到PyTorch3D教程

在这里,您可以通过示例(以ipython笔记本的形式呈现)了解PyTorch3D的结构和应用。

交互式运行

在每个示例的顶部,您会找到一个名为“在Google Colab中运行”的按钮,它将在Google Colaboratory中打开笔记本,您可以在浏览器中直接运行代码并访问GPU支持 - 它看起来像这样

在Google Colab中运行

您可以修改代码并尝试不同的设置。请记住安装最新稳定版本的PyTorch3D及其依赖项。每个笔记本中都提供了使用pip进行此操作的代码。

本地运行

还有一个按钮可以下载笔记本和源代码以在本地运行它。

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