Unduh 3d ken burns - Download Kode Sumber 3d ken burns

3d ken burns

ular piton

1.0.0

Unduh

3D-Ken-Burns

Ini adalah implementasi referensi efek 3D Ken Burns dari satu gambar [1] menggunakan pytorch. Diberikan gambar input tunggal, ini menjiwai gambar diam ini dengan pemindaian kamera virtual dan zoom dengan gerak paralaks. Jika Anda memanfaatkan pekerjaan kami, silakan kutip kertas kami [1].

Pengaturan

Beberapa fungsi diimplementasikan di CUDA menggunakan Cupy, itulah sebabnya Cupy adalah ketergantungan yang diperlukan. Ini dapat diinstal menggunakan pip install cupy atau sebagai alternatif menggunakan salah satu paket biner yang disediakan sebagaimana diuraikan dalam repositori cupy. Harap juga pastikan variabel lingkungan CUDA_HOME dikonfigurasi.

Untuk menghasilkan hasil video, harap juga pastikan agar pip install moviepy diinstal.

penggunaan

Untuk menjalankannya pada gambar dan menghasilkan efek 3D Ken Burns sepenuhnya secara otomatis, gunakan perintah berikut.

 python autozoom.py --in ./images/doublestrike.jpg --out ./autozoom.mp4

Untuk memulai antarmuka yang memungkinkan Anda untuk menyesuaikan jalur kamera secara manual, gunakan perintah berikut. Anda kemudian dapat menavigasi ke http://localhost:8080/ dan memuat gambar menggunakan tombol di sudut kanan bawah. Harap bersabar saat memuat gambar dan menyimpan hasilnya, ada sedikit pemrosesan latar belakang yang terjadi.

 python interface.py

Untuk menjalankan estimasi kedalaman untuk mendapatkan estimasi kedalaman mentah, gunakan perintah berikut. Harap dicatat bahwa skrip ini tidak melakukan penyesuaian kedalaman, lihat #22 untuk informasi tentang cara menambahkannya.

 python depthestim.py --in ./images/doublestrike.jpg --out ./depthestim.npy

Untuk membandingkan estimasi kedalaman, jalankan python benchmark-ibims.py atau python benchmark-nyu.py . Anda dapat menggunakannya untuk dengan mudah memverifikasi bahwa implementasi yang disediakan berjalan seperti yang diharapkan.

Colab

Jika Anda tidak memiliki lingkungan yang cocok untuk menjalankan proyek ini maka Anda bisa mencoba Colab. Ini memungkinkan Anda untuk menjalankan proyek di cloud, gratis. Ada beberapa orang yang menyediakan notebook colab yang seharusnya membuat Anda memulai. Beberapa yang saya ketahui termasuk satu dari Arnaldo Gabriel, satu dari Vlad Alex, dan satu dari Ahmed Harmouche.

dataset

Dataset ini dilisensikan di bawah Lisensi Publik Internasional Creative Commons Attribution-NonCommercial-Sharealike 4.0 (CC BY-SA 4.0) dan hanya dapat digunakan untuk tujuan non-komersial. Silakan lihat file lisensi untuk informasi lebih lanjut.

pemandangan	mode	warna	kedalaman	normal
asdf	penerbangan	3,7 GB	1,0 GB	2,9 GB
asdf	sedang berjalan	3,6 GB	0,9 GB	2,7 GB
kosong	penerbangan	3.2 GB	1,0 GB	2,8 GB
kosong	sedang berjalan	3.0 GB	0,9 GB	2,7 GB
santai	penerbangan	5.4 GB	1.1 GB	10.8 GB
santai	sedang berjalan	5.2 GB	1,0 GB	10,5 GB
kota	penerbangan	0,8 GB	0,2 GB	0,9 GB
kota	sedang berjalan	0,7 GB	0,2 GB	0,8 GB
lingkungan	penerbangan	1,9 GB	0,5 GB	3,5 GB
lingkungan	sedang berjalan	1,8 GB	0,5 GB	3.3 GB
benteng	penerbangan	5.0 GB	1.1 GB	9.2 GB
benteng	sedang berjalan	4,9 GB	1.1 GB	9.3 GB
rumput	penerbangan	1.1 GB	0,2 GB	1,9 GB
rumput	sedang berjalan	1.1 GB	0,2 GB	1,6 GB
es	penerbangan	1.2 GB	0,2 GB	2.1 GB
es	sedang berjalan	1.2 GB	0,2 GB	2.0 GB
Ksatria	penerbangan	0,8 GB	0,2 GB	1,0 GB
Ksatria	sedang berjalan	0,8 GB	0,2 GB	0,9 GB
pos terdepan	penerbangan	4,8 GB	1.1 GB	7,9 GB
pos terdepan	sedang berjalan	4,6 GB	1,0 GB	7.4 GB
Bajak laut	penerbangan	0,8 GB	0,2 GB	0,8 GB
Bajak laut	sedang berjalan	0,7 GB	0,2 GB	0,8 GB
penembak	penerbangan	0,9 GB	0,2 GB	1.1 GB
penembak	sedang berjalan	0,9 GB	0,2 GB	1,0 GB
toko	penerbangan	0,2 GB	0,1 GB	0,2 GB
toko	sedang berjalan	0,2 GB	0,1 GB	0,2 GB
daerah kumuh	penerbangan	0,5 GB	0,1 GB	0,8 GB
daerah kumuh	sedang berjalan	0,5 GB	0,1 GB	0,7 GB
Subway	penerbangan	0,5 GB	0,1 GB	0,9 GB
Subway	sedang berjalan	0,5 GB	0,1 GB	0,9 GB
kuil	penerbangan	1,7 GB	0,4 GB	3.1 GB
kuil	sedang berjalan	1,7 GB	0,3 GB	2,8 GB
Titan	penerbangan	6.2 GB	1.1 GB	11,5 GB
Titan	sedang berjalan	6.0 GB	1.1 GB	11.3 GB
kota	penerbangan	1,7 GB	0,3 GB	3.0 GB
kota	sedang berjalan	1,8 GB	0,3 GB	3.0 GB
Underland	penerbangan	5.4 GB	1.2 GB	12.1 GB
Underland	sedang berjalan	5.1 GB	1.2 GB	11.4 GB
Victoria	penerbangan	0,5 GB	0,1 GB	0,8 GB
Victoria	sedang berjalan	0,4 GB	0,1 GB	0,7 GB
desa	penerbangan	1,6 GB	0,3 GB	2,8 GB
desa	sedang berjalan	1,6 GB	0,3 GB	2,7 GB
gudang	penerbangan	0,9 GB	0,2 GB	1,5 GB
gudang	sedang berjalan	0,8 GB	0,2 GB	1.4 GB
barat	penerbangan	0,8 GB	0,2 GB	0,9 GB
barat	sedang berjalan	0,7 GB	0,2 GB	0,8 GB

Harap dicatat bahwa ini adalah versi yang diperbarui dari dataset yang telah kami gunakan dalam makalah kami. Jadi sementara itu memiliki adegan lebih sedikit, setiap tangkapan sampel sekarang memiliki panjang fokus yang bervariasi yang seharusnya membantu dengan generalisasi. Selain itu, beberapa contoh terlalu banyak atau kurang terpapar dan itu akan menjadi ide yang baik untuk menghapus outlier ini. Silakan lihat #37, #39, dan #40 untuk diskusi tambahan.

video

lisensi

Ini adalah proyek oleh Adobe Research. Ini dilisensikan di bawah Lisensi Publik Internasional Creative Commons Attribution-NonCommercial-Sharealike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) dan hanya dapat digunakan untuk keperluan non-komersial. Silakan lihat file lisensi untuk informasi lebih lanjut.

referensi

 [1]  @article{Niklaus_TOG_2019,
         author = {Simon Niklaus and Long Mai and Jimei Yang and Feng Liu},
         title = {3D Ken Burns Effect from a Single Image},
         journal = {ACM Transactions on Graphics},
         volume = {38},
         number = {6},
         pages = {184:1--184:15},
         year = {2019}
     }