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BlenderProc

灵活可定制的3D场景渲染与数据生成工具

BlenderProc是基于Blender的程序化3D渲染管线,用于生成逼真的图像数据。它支持加载多种3D模型格式,可设置和采样对象姿态、材质和光照,并能渲染RGB、深度、法线等多种图像类型。该工具还提供丰富的相机控制选项、物理模拟功能和多种数据输出格式。BlenderProc支持自动化场景生成、物理仿真和批量渲染,为用户提供了高效的工作流程。适用于计算机视觉研究、数据集生成和3D场景可视化等领域。

dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
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。
MeshAnythingV2 - 艺术家级3D网格模型生成技术
3D生成AI模型GithubMeshAnything V2开源项目网格生成计算机图形学
MeshAnything V2是一个创新的3D网格模型生成项目,采用相邻网格分词技术,生成高质量的艺术家级模型。该项目可接受文本、图像或现有网格模型作为输入,输出最多包含1600个面的精细3D模型。项目提供命令行接口和Gradio演示界面,方便用户创建复杂3D模型。适用于需要快速生成高质量3D网格模型的场景。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱,专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能,实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用,3D-BAT支持在线访问和跨平台使用,并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场
Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。
compute(r)ender - AI图像生成技术快速集成解决方案
AI工具AI集成API图像生成应用开发稳定扩散
compute(r)ender平台提供快速集成AI图像生成服务。该平台利用稳定扩散(Stable Diffusion)技术,通过简单的API调用实现文本到图像、图像到图像的生成功能。开发者可以轻松将AI图像生成能力添加到自己的应用中,显著提高效率并降低成本。平台的API设计简洁易用,集成速度快,是目前市场上将AI图像生成功能融入应用的最便捷方案之一。
mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景
3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉
MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法,从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异,并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码,便于研究人员进行复现和改进。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术,可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格,支持多种平台的演示,包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新,提供Windows和Docker安装支持,未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
richdreamer - 基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术
AI生成GithubRichDreamer多视图渲染开源项目文本转3D深度扩散模型
RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型,能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型,生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型,并提供在线演示,为3D内容创作提供了实用解决方案。
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