DiffPortrait360 : Générer une vue de la tête à 360 degrés à partir d'un seul portrait

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Introduction générale

DiffPortrait360 是一个开源项目，隶属于 CVPR 2025 论文《DiffPortrait360: Consistent Portrait Diffusion for 360 View Synthesis》。它能从单张人像照片生成前后一致的 360 度头部视图，支持真实人类、风格化图像和拟人化角色，甚至包括眼镜、帽子等细节。项目基于扩散模型（LDM），结合 ControlNet 和双重外观模块，生成高质量神经辐射场（NeRF），可用于实时自由视角渲染。它适用于沉浸式远程呈现和个性化内容创作，已在学术界和开发者社区中受到关注。

Liste des fonctions

从单张人像照片生成 360 度头部视图。
支持真实人类、风格化图像和拟人化角色的生成。
使用 ControlNet 生成背面细节，确保视图真实。
输出高质量 NeRF 模型，支持自由视角渲染。
通过双重外观模块保持前后视图一致性。
开源推理代码和预训练模型，方便开发者使用和修改。
提供互联网采集的测试数据，包含 Pexels 和 1000 张真实人像。

Utiliser l'aide

DiffPortrait360 是一个面向开发者和研究者的工具，需要一定的技术基础。以下是详细的安装和使用指南。

Processus d'installation

准备硬件和系统
你需要一台支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，最低内存 30GB（生成 32 帧视频），推荐 80GB（如 A6000）。操作系统需为 Linux。
- 检查 CUDA 版本，推荐 12.2。运行：
```
nvcc --version
```
创建环境
使用 Conda 创建 Python 3.9 环境：

conda env create -n diffportrait360 python=3.9
conda activate diffportrait360

克隆代码
下载项目代码到本地：

git clone https://github.com/FreedomGu/DiffPortrait360.git
cd DiffPortrait360/diffportrait360_release

Installation des dépendances
项目提供 requirements.txt，运行以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

如果遇到依赖冲突，更新 pip：
```
pip install --upgrade pip
```

Télécharger le modèle pré-entraîné
Téléchargez le modèle de Hugging Face :

entretiens HF 链接.
téléchargement PANO_HEAD_MODEL,Head_Back_MODEL répondre en chantant Diff360_MODEL.
将模型放入本地路径，并在 inference.sh 中修改对应路径，例如：
```
PANO_HEAD_MODEL=/path/to/pano_head_model
```

验证环境
检查 GPU 是否可用：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

exportations True Indique un environnement normal.

Fonctionnement des principales fonctions

生成 360 度头部视图

准备输入数据

准备一张正面人像照片（JPEG 或 PNG），建议分辨率 512x512 或更高。
将照片放入 input_image/ 文件夹（若无此文件夹，手动创建）。
gain dataset.json（相机信息），可参考 PanoHead 裁剪指南处理自己的照片。

Exécution de scripts d'inférence

进入代码目录：
```
cd diffportrait360_release/code
```
执行推理：
```
bash inference.sh
```
输出结果将保存在指定文件夹（默认 output/).

Voir les résultats

输出包括多角度视图图片和 NeRF 模型文件（.nerf 格式）。
使用 NeRF 渲染工具（如 NeRFStudio）加载 .nerf 文件，调整视角查看 360 度效果。

使用 ControlNet 优化背面

existent inference.sh 中启用背面生成模块，修改参数：

--use_controlnet

运行后，背面细节会更真实，适合复杂场景。

自定义数据推理

将自定义照片放入 input_image/.
générant dataset.json，确保相机信息正确。
La course à pied :

bash inference.sh

mise en garde

GPU 内存不足可能导致失败，建议使用高内存显卡。
项目未提供训练代码，仅支持推理。关注 GitHub 更新以获取最新进展。
测试数据可从 Visage étreint 下载，包含 Pexels 和 1000 张真实人像。

scénario d'application

沉浸式远程会议
用户可以用单张照片生成 360 度头部视图，提升虚拟会议的真实感。
游戏角色设计
开发者从概念图生成 3D 头部模型，加速游戏开发流程。
数字艺术创作
艺术家用它生成风格化头像，应用于 NFT 或社交媒体展示。

QA

Quelle est la configuration matérielle minimale requise ?
需要 NVIDIA GPU，支持 CUDA，最低 30GB 内存，推荐 80GB。
支持低分辨率照片吗？
不推荐。输入分辨率低于 512x512 时，细节可能丢失，效果变差。
可以生成视频吗？
当前版本生成静态视图序列，可通过工具转为视频，但不支持直接输出动态视频。