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GaussianShader

创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果

GaussianShader3D Gaussian Splatting神经渲染反射表面实时渲染Github开源项目

GaussianShader是一种新型3D渲染方法，通过在3D高斯上应用简化着色函数，提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度，同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性，GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观，为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。

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介绍相关项目
Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹
Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
Gaia - 高效灵活的开源物理仿真引擎
C++GaiaGithub图形引擎开源项目物理模拟
Gaia是一款C++开发的开源物理仿真引擎，可作为独立模拟器或集成模块使用。它提供网格数据结构、参数IO、碰撞检测等功能，支持VBD和XPBD仿真。Gaia注重开发效率和硬件性能，适用于多种物理仿真场景，是一个功能全面、性能优异的仿真工具。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
Perp-Neg-stablediffusion - Perp-Neg算法突破二维扩散模型限制实现三维生成
3D模型AI绘图GithubPerp-NegStable Diffusion图像生成开源项目
Perp-Neg-stablediffusion项目开发了新型负面提示算法，将二维扩散模型扩展至三维领域，缓解了Janus问题。该技术改进了Stable Diffusion的图像生成能力，并实现了三维物体生成。项目开源代码允许研究者探索Perp-Neg在图像合成和三维建模等领域的应用。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。
splatter-image - 基于单一图像的快速3D重建技术 适用于多种物体
3D重建GithubSplatter Image图像处理开源项目深度学习计算机视觉
splatter-image是一个3D重建开源项目，能从单一图像快速生成物体的3D模型。它兼容Objaverse、ShapeNet和CO3D等多个数据集，并提供在线演示。项目使用高斯点云渲染技术，在多类别ShapeNet数据集上表现出色。安装过程简单，支持多GPU训练，无需预处理相机姿态数据。
realmdreamer - 文本3D场景生成技术
3D场景生成GithubRealmDreamer开源项目文本驱动深度扩散高斯溅射
RealmDreamer是一项创新的3D场景生成技术，通过文本描述生成通用前向3D场景。该技术利用3D高斯泼溅表示和先进的文本到图像生成器，结合图像条件扩散模型和深度扩散模型，实现高质量3D场景的合成。RealmDreamer无需特定数据集训练，能够生成多样风格的3D场景，并支持从单一图像进行3D合成。
K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型，支持静态、动态和可变外观数据集
GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场
K-Planes是一个创新的显式辐射场模型，可扩展到任意维度场景，适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模，推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型，并与NerfAcc和NerfStudio集成，便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上，K-Planes展现了良好的性能，为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。
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AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声
ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。
SceneTex - 基于扩散先验的室内场景高质量纹理合成方法
3D渲染GithubSceneTex室内场景开源项目扩散模型纹理合成
SceneTex是一种基于扩散先验的室内场景纹理合成方法。该方法将纹理合成视为RGB空间中的优化问题，采用多分辨率纹理场隐式编码网格外观，并使用交叉注意力解码器确保跨视图风格一致性。SceneTex能为3D-FRONT场景生成高质量、风格一致的纹理，在视觉质量和提示保真度方面优于现有方法。
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