AvatarCLIP

环境要求

• Anaconda（README 推荐用 conda 管理 Python 环境）
• Python 3.7 环境
• 支持 CUDA 10.1 的 NVIDIA GPU（PyTorch 1.7.0 + cudatoolkit 10.1）
• 需自行编译安装 neural_renderer 并打三行补丁
• 需安装 osmesa 库以支持动作可视化的离屏渲染

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   把 AvatarCLIP 源码下载到本地，并进入项目根目录，后续所有命令都在该目录执行。

   git clone https://github.com/hongfz16/AvatarCLIP.git
   cd AvatarCLIP

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2. 2创建并激活环境

   用 conda 新建名为 AvatarCLIP 的 Python 3.7 环境，创建完成后激活它。

   conda create -n AvatarCLIP python=3.7
   conda activate AvatarCLIP

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3. 3安装 PyTorch

   按 README 指定版本安装 PyTorch 1.7.0、torchvision 0.8.0、torchaudio 0.7.0 与 cudatoolkit 10.1。

   conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

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4. 4安装项目依赖

   在已激活的 AvatarCLIP 环境中，根据 requirements.txt 安装其余 Python 依赖包。

   pip install -r requirements.txt

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5. 5编译 neural_renderer

   按 neural_renderer 官方仓库说明完成编译安装，并在 perspective.py 第 19 行后加入三行置零代码修复渲染问题。

6. 6安装 osmesa

   安装 osmesa 库，用于支持动作可视化所需的离屏渲染。

   conda install -c menpo osmesa

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7. 7运行姿态生成示例

   用 VPoserCodebook 方法为“running”生成姿势，注意在 AvatarCLIP/AvatarAnimate 相关目录下执行。

   python main.py --conf confs/pose_ablation/vposer_codebook/run.conf

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关键配置

如何确认成功

命令执行无报错，且结果保存在 AvatarCLIP/AvatarAnimate/exp/pose_ablation/vposer_codebook/run 目录中。

常见问题

注意事项

• 修改后的 neural_renderer 渲染过程不可微，用到其他项目时需谨慎。
• PyTorch、CUDA 版本需与 README 给出的一致（1.7.0 / 10.1），否则可能编译或运行失败。
• neural_renderer 的具体编译命令 README 未给出，需按其官方仓库说明操作。
• 示例运行命令 README 中未明确写出所在子目录，实际使用时请确认路径。