【搭建教程】腾讯混元3D模型部署

一、适用环境

1、操作系统:Windows

2、前提条件:Anaconda,Git,Modelscope模型,Hunyuan3D项目压缩包,dust3r项目压缩包,Pytorch,Pytorch3D,部分依赖库。

二、操作步骤

1、创建虚拟环境

2、激活虚拟环境

3、安装Modelscope模型库

pip install modelscope

4、下载Hunyuan3D项目压缩包,并解压Hunyuan3D项目压缩包(指定位置解压)

https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-1/archive/refs/heads/main.zip

5、进入解压后的项目(根据自己解压的路径调整)

cd D:\Hunyuan3D-1-main

6、安装模型(两个大模型)

(1)创建weights文件夹

mkdir weights

(2)安装模型一,执行命令将模型加载到weights文件夹中。

modelscope download --model AI-ModelScope/Hunyuan3D-1 --local_dir ./weights

(3)在已创建的weights文件夹下新建文件夹hunyuanDiT

(4)安装模型二,执行命令将模型加载到hunyuanDiT文件夹中。

modelscope download --model AI-ModelScope/HunyuanDiT-v1.1-Diffusers-Distilled --local_dir ./weights/hunyuanDiT

7、安装依赖库

(1)安装pytorch(必须安装GPU PyTorch)

GPU(需安装CUDA搭配使用):

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

(2)安装其他依赖库

①将项目D:\Hunyuan3D-1-main下的requirements.txt文件修改为如下配置:

python 复制代码
diffusers==0.31.0
numpy==1.26.4
transformers==4.46.2
rembg==2.0.59
tqdm==4.67.0
omegaconf==2.3.0
matplotlib==3.9.2
opencv-python==4.10.0.84
imageio==2.36.0
jaxtyping==0.2.34
einops==0.8.0
sentencepiece==0.2.0
accelerate==1.1.1
trimesh==4.5.2
PyMCubes==0.1.6
xatlas==0.0.9
libigl==2.5.1
# pytorch3d==0.7.6
git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d@stable
# nvdiffrast==0.3.3
git+https://github.com/NVlabs/nvdiffrast
open3d==0.18.0
ninja==1.11.1.1

②执行命令安装库

pip install -r requirements.txt

8、若此时直接运行以下代码

python main.py --text_prompt "一颗红色的柳树" --save_folder ./outputs/liushu/ --max_faces_num 90000 --do_texture_mapping --do_render

会出现报错:

ModuleNotFoundError: No module named 'dust3r'

解决方法:

(1)进入third_party目录,递归加载dust3r项目压缩包。(需提前安装Git软件或参考最下方教程)

cd third_party

git clone --recursive https://github.com/naver/dust3r.git

(2)下载以下模型放到third_party/weights文件夹下

https://download.europe.naverlabs.com/ComputerVision/DUSt3R/DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt.pth

9、安装依赖库roma

pip install roma

否则运行代码会出现以下报错:

ModuleNotFoundError: No module named 'roma'

10、切换到Hunyuan3D-1-main目录,运行代码:

python main.py --text_prompt "一颗红色的柳树" --save_folder ./outputs/liushu/ --max_faces_num 90000 --do_texture_mapping --do_render

三、补充与扩展

1、Git下载

(1)官网下载安装包

https://git-scm.com/downloads/win

(2)打开安装包,Next。

(3)选择安装位置,Next。

(4)Next

(5)后续一直点Next,直到以下界面,勾选Use the OpenSSL library。

(6)一直默认点Next即可,直到出现Install,点击Install安装。

(7)安装完毕,Finish。

相关推荐
涛声依旧-底层原理研究所19 分钟前
残差连接与层归一化通俗易懂的详解
人工智能·python·神经网络·transformer
一只大袋鼠19 分钟前
Git 进阶(二):分支管理、暂存栈、远程仓库与多人协作
java·开发语言·git
csdn_aspnet25 分钟前
Python 算法快闪 LeetCode 编号 70 - 爬楼梯
python·算法·leetcode·职场和发展
fantasy_arch1 小时前
pytorch人脸匹配模型
人工智能·pytorch·python
熊猫_豆豆1 小时前
广义相对论水星近日点进动完整详细数学推导
python·天体·广义相对论
LuminousCPP1 小时前
数据结构 - 线性表第四篇:C 语言通讯录优化升级全记录(踩坑 + 思考)
c语言·开发语言·数据结构·经验分享·笔记·学习
web3.08889991 小时前
1688 图搜接口(item_search_img / 拍立淘) 接入方法
开发语言·python
AI算法沐枫1 小时前
深度学习python代码处理科研测序数据
数据结构·人工智能·python·深度学习·决策树·机器学习·线性回归
迁移科技2 小时前
告别人工分拣!迁移科技 AI+3D 视觉让机器人 “看懂” 无序抓取
人工智能·科技·3d·机器人·自动化·视觉检测
один but you2 小时前
从可变参数到 emplace:现代 C++ 性能优化的核心组合
java·开发语言