self.faces_t = copy(self.faces)

时间: 2024-05-23 08:14:00 浏览: 10
这段代码是在Python中进行深度复制(deep copy)操作。它将一个对象(self.faces)完整地复制到另一个对象(self.faces_t)中,而不是将对象的引用复制过去。这样做的好处是,当我们修改self.faces_t时,不会影响self.faces的值。这在处理对象或数据结构时非常有用,特别是当我们需要在不影响原始数据的情况下进行修改时。
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def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])在每行代码后添加注释

``` def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 初始化父类 # 加载模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') # 缩放网格顶点坐标,并设置为不可求导 self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() # 设置网格面和纹理,并设置为不可求导 self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # 初始化位移和中心 self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) # 位移 self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # 中心点 # 定义 Laplacian 和 flatten 约束损失 self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) # Laplacian 约束损失 self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) # flatten 约束损失 ``` 注释解释如下: - `super(Model, self).__init__()`:调用父类的构造函数进行初始化。 - `self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr')`:从 OBJ 文件中加载模板网格。 - `self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad()`:将模板网格的顶点坐标缩放为原来的一半,并将其设置为不可求导。 - `self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad()`:将模板网格的面索引设置为不可求导。 - `self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad()`:将模板网格的纹理设置为不可求导。 - `self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape)`:初始化位移变量,并将其设置为可求导的 0 张量。 - `self.center = jt.zeros((1, 1, 3))`:初始化中心点,并将其设置为可求导的 0 张量。 - `self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0])`:初始化 Laplacian 约束损失。 - `self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])`:初始化 flatten 约束损失。

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

# 导入必要的包 import os import jittor as jt from jittor import nn import jrender as jr # 定义数据文件夹路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') # 定义模型类 class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 设置模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() # 顶点坐标 self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() # 面 self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # 纹理 # 优化位移贴图和中心点 self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) # 位移贴图 self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # 中心点坐标 # 定义拉普拉斯约束和平坦几何约束 self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) # 基础值 centroid = jt.tanh(self.center) # 中心点 vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) # 顶点坐标 vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) # 顶点坐标变换 vertices = vertices + centroid # 顶点坐标变换 # 应用拉普拉斯约束和平坦几何约束 laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() # 拉普拉斯约束损失 flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() # 平坦几何约束损失 return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), # 重复顶点坐标 self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), # 重复面 dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

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解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

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