一、介绍

Wonder3D仅需2至3分钟即可从单视图图像中重建出高度详细的纹理网格。Wonder3D首先通过跨域扩散模型生成一致的多视图法线图与相应的彩色图像，然后利用一种新颖的法线融合方法实现快速且高质量的重建。

---

🚀️ 🚀️ 系统：Ubuntu22.04系统，显卡：3090，显存：24G🚀️ 🚀️

二、基础环境

1.查看系统是否有Miniconda3的虚拟环境

conda -V
如果输入命令没有显示Conda版本号，则需要安装。

安装教程可查看：

2.更新系统命令

输入下列命令将系统更新及系统缺失命令下载

apt-get update 
apt-get upgrade 
apt-get install -y vim wget unzip lsof net-tools openssh-server git git-lfs gcc cmake build-essential

3.创建虚拟Python环境

• 创建一个名为"wonder3d"的虚拟镜像，python版本为3.8

conda create -n wonder3d python=3.8

• 进入"wonder3d"虚拟环境

conda activate wonder3d

4.下载模型

输入下列命令对Wonder3D模型进行下载

git clone https://gitclone.com/github.com/xxlong0/Wonder3D.git
cd Wonder3D

5.下载模型依赖包

输入下列命令：

pip install -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch

耐心等待直到”Successfully“出现

7.添加模型文件

自选。如果您在连接到 huggingface 时遇到问题。确保您已下载以下模型。 下载 checkpoint 并进入根文件夹

如果您在中国大陆，您可以通过 aliyun 下载。

Wonder3D
|-- ckpts
|-- unet
|-- scheduler
|-- vae
...
然后修改文件 ./configs/mvdiffusion-joint-ortho-6views.yaml。

设置pretrained_model_name_or_path="./ckpts"

下载 SAM 模型。将其放入文件夹。sam_pt
Wonder3D
|-- sam_pt
|-- sam_vit_h_4b8939.pth

三、界面展示

输入下列命令启动界面：

python gradio_app_recon.py

复制网址打开页面

点击此处，立即体验Wonder3D！