TRELLIS：图像转 3D 影像

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一、教程简介

TRELLIS 是微软 (Microsoft) 团队于 2024 年开发的一个基于图神经网络的可解释性框架，旨在通过学习图结构数据的特征，提供高效的模型可解释性。该项目结合了图神经网络 (GNN) 和图论，提供了一个灵活的架构，用于解释和理解大规模图数据的潜在模式和关系。

• 功能亮点：

图神经网络模型：基于现代图神经网络的架构，支持多种图类型的分析与学习。 可解释性：利用基于模型的可解释性技术，能够为图数据的预测结果提供详细的理解。 多种算法支持：支持多种图模型与算法，包括图卷积网络 (GCN) 、图注意力网络 (GAT) 等。 高效实现：优化的算法实现，支持大规模图数据的高效处理。

该教程使用单卡 4090 即可启动。

效果示例：

二、运行步骤

1. 启动容器，打开工作空间：

2. 在工作空间中双击打开终端：

3. 在打开的终端中输入指令：bash run.sh 后等待程序运行，待出现 8080 端口后即可在右侧打开 API 地址，如下图所示：
注意：打开 API 地址需要实名认证

4. 选择图片进行上传并生成相应的 3D 影像：
注意：图片上传后会自动提取图中对象，并转为相应格式，仅支持上传 .jpg/.png 格式图片

三、核心功能简介

• 图神经网络模型
  • Graph Convolutional Networks (GCN): GCN 是一种基于节点邻接关系的网络结构，适用于大规模图数据的节点分类和回归任务。
  • Graph Attention Networks (GAT): GAT 是一种基于自注意力机制的图神经网络，能够更好地处理节点间的不均衡关系。
• 模型可解释性
  • 节点重要性分析: 通过模型可解释性技术，分析每个节点对于最终预测的贡献和重要性。
  • 边权重解释: 通过学习边的权重和连接关系，深入理解图中不同节点之间的交互作用。
• 高效实现
  • GPU 加速: 利用现代图计算框架，支持基于 GPU 的加速训练和推理，显著提高模型训练速度。
  • 分布式计算: 支持在多节点系统上并行训练，处理更大规模的数据集。

四、交流与探讨

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