## extract texture ## TODO: current resolution 256x256, support higher resolution, and add visibility uv_pverts = self.render.world2uv(trans_verts) uv_gt = F.grid_sample(images, uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2], mode='bilinear', align_corners=False) if self.cfg.model.use_tex: ## TODO: poisson blending should give better-looking results if self.cfg.model.extract_tex: uv_texture_gt = uv_gt[:,:3,:,:]*self.uv_face_eye_mask + (uv_texture[:,:3,:,:]*(1-self.uv_face_eye_mask)) else: uv_texture_gt = uv_texture[:,:3,:,:] else: uv_texture_gt = uv_gt[:,:3,:,:]*self.uv_face_eye_mask + (torch.ones_like(uv_gt[:,:3,:,:])*(1-self.uv_face_eye_mask)*0.7) 怎么更改分辨率

在这段代码中，提取纹理的过程中使用了`F.grid_sample`函数进行双线性插值，该函数的第二个参数是采样的位置，可以通过调整这个参数来更改纹理分辨率。具体来说，你可以按照以下步骤进行调整：

1. 找到`F.grid_sample`函数的第二个参数，即`uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2]`。
2. 根据需要更改采样的位置，使其适应你想要的纹理分辨率。具体来说，你可以将采样的位置缩小或者放大，来调整纹理分辨率。例如，如果你想将纹理分辨率提高到512x512，可以将该参数改为`uv_pverts.permute(0,2,3,1)[:,:,:,:2]*2`。
3. 保存更改后，重新运行程序即可。

希望这个回答能够对你有所帮助。如果你有任何其他问题，请随时问我。

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lass HelpText(): def __init__(self, font, width, height): lines = __doc__.split('\n') self.font = font self.dim = (680, len(lines) * 22 + 12) self.pos = (0.5 * width - 0.5 * self.dim[0], 0.5 * height - 0.5 * self.dim[1]) self.seconds_left = 0 self.surface = pygame.Surface(self.dim) self.surface.fill((0, 0, 0, 0)) for n, line in enumerate(lines): text_texture = self.font.render(line, True, (255, 255, 255)) self.surface.blit(text_texture, (22, n * 22)) self._render = False self.surface.set_alpha(220) def toggle(self): self._render = not self._render def render(self, display): if self._render: display.blit(self.surface, self.pos)

这段代码定义了一个名为HelpText的类。它有一个构造函数__init__，接受三个参数font、width和height，用于初始化HelpText对象的字体、宽度和高度。它还定义了三个成员变量：dim表示HelpText对象的尺寸，pos表示HelpText对象在屏幕上的位置，seconds_left表示HelpText对象显示的剩余时间。

在构造函数中，首先通过split函数将HelpText类的文档字符串__doc__按照行分割成列表，然后计算出HelpText对象的尺寸dim和在屏幕上的位置pos。接着创建一个pygame的Surface对象self.surface，用于渲染HelpText对象的文本内容。在渲染文本内容之前，先将self.surface填充为透明的黑色(0, 0, 0, 0)，然后使用for循环逐行渲染文本内容。

HelpText类还定义了两个方法：toggle和render。toggle方法用于切换HelpText对象的显示状态，将_render成员变量取反。render方法用于在屏幕上渲染HelpText对象，如果_render为True，则将self.surface对象渲染在屏幕上的pos位置。

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

# 引入所需的库
import jittor as jt
import jrender as jr
jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速
import os
import tqdm
import numpy as np
import imageio
import argparse

# 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
data_dir = os.path.join(current_dir, 'data')

def main():
# 创建命令行参数解析器
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str,
default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) # 输入文件路径
parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str,
default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) # 输出文件路径
args = parser.parse_args()

# other settings
camera_distance = 2.732 # 相机距离
elevation = 30 # 抬高角度
azimuth = 0 # 方位角度

# load from Wavefront .obj file
mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # 从.obj文件载入模型

# create renderer with SoftRas
renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') # 创建渲染器

os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)

# draw object from different view
loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) # 视角变换循环
writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') # 创建gif文件
imgs = []

from PIL import Image
for num, azimuth in enumerate(loop):
# rest mesh to initial state
mesh.reset_() # 重置模型状态

loop.set_description('Drawing rotation')
renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) # 设置相机位置和角度
rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') # 渲染模型
image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # 转置图片通道
writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) # 写入gif文件

writer.close()

# draw object from different sigma and gamma
loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) # 模糊循环
renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) # 设置相机位置和角度
writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') # 创建gif文件
for num, gamma_pow in enumerate(loop):
# rest mesh to initial state
mesh.reset_() # 重置模型状态

renderer.set_gamma(10**gamma_pow) # 设置gamma值
renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) # 设置sigma值

loop.set_description('Drawing blurring')
images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') # 渲染模型
image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB]
writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) # 写入gif文件

writer.close()

# save to textured obj
mesh.reset_() # 重置模型状态
mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) # 保存模型

if __name__ == '__main__':
main()