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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。

4DGen - 基于视频的动态3D内容生成,实现空间-时间一致性
4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射
4DGen是一个开源项目,专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换,通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具,并开放了代码和数据集,为相关研究和开发提供资源。
dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目
3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉
dust3r是一个开源的3D视觉重建项目,旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型,可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本,方便研究人员进行自定义开发。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法
3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉
GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法,结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流,并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案,可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。
flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型
FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像
FLARE是一种新型3D头像生成方法,能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性,同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值,可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域,为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
splat - WebGL驱动的实时3D高斯泼溅渲染器
3D Gaussian SplattingGithubWebGL实时渲染开源项目点云透明度渲染
splat项目基于WebGL技术,实现了3D高斯泼溅的实时渲染。该渲染器可将一组图片转换为可交互的逼真3D场景,并在普通图形硬件上高效运行。支持键盘、鼠标和触摸等多种交互方式,用户可拖放.ply文件转换为.splat格式或通过URL参数加载自定义文件。项目采用渐进加载和异步排序等优化技术,提供流畅的3D场景浏览体验。作为轻量级WebGL实现,无需外部依赖即可运行。它采用CPU异步排序技术,优化了大规模点云数据的渲染效果。该项目还提供了多个预加载的3D模型示例,方便用户快速体验和测试。
labelCloud - 多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式
3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云
labelCloud是一个开源的3D点云标注工具,用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式,支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外,labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。
gsplat - 开源CUDA加速3D高斯渲染库
3D渲染CUDA加速Githubgsplat图形库开源项目高斯散射
gsplat是一个基于CUDA的开源高斯渲染库,支持Python接口。该库利用3D高斯分布实现实时辐射场渲染,性能优于原始论文实现。gsplat可应用于3D高斯模型训练、2D图像拟合和大规模场景实时渲染。库提供PyPI和源码安装方式,包含多个示例和基准测试。项目持续改进中,欢迎开发者参与贡献。
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