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EnterprisePBRShadingModel

跨行业通用的企业级PBR着色模型

EnterprisePBRShadingModel(DSPBR)是达索系统开发的开源企业级PBR着色模型,支持高性能和渲染器无关特性。该模型广泛适用于VR应用、全局光照渲染等多个行业场景。项目包含详细规范、用户指南和在线演示,方便开发者和用户学习使用。通过优质的渲染效果和跨平台兼容性,EnterprisePBRShadingModel为3D可视化和图形渲染领域贡献了实用解决方案。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
DOVER - 创新解耦视频质量评估方法
DOVERGithub开源项目深度学习用户生成内容美学和技术评估视频质量评估
DOVER是一种创新的视频质量评估方法,将审美和技术两个维度解耦,为用户生成内容提供全面评估。该方法从现有UGC-VQA数据集中分离这两个维度,并提供了包括轻量级DOVER-Mobile在内的多个版本。项目开源了代码、演示和权重,支持单视频和批量视频集评估,并提供了详细的安装使用说明。DOVER在多个基准数据集上取得了领先性能,为视频质量评估领域带来了新的研究方向。
DataSphereStudio - 全流程数据应用开发管理门户
DataSphere StudioGithub工作流开源项目微众银行数据应用开发集成框架
DataSphere Studio是一个集成多种数据应用工具的开发管理门户。支持数据导入、清洗、分析、挖掘到可视化的全流程开发。采用插件化框架设计和Linkis计算中间件,可整合各类数据应用系统,简化开发流程。具备高并发、高可用、多租户隔离等特性,提供全面的数据应用开发生命周期管理。
LightGaussian - 高效压缩3D高斯模型 实现15倍存储减少和200+FPS渲染
3D高斯压缩GithubLightGaussian开源项目渲染优化神经渲染计算机图形学
LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术,实现了15倍的存储压缩,同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下,LightGaussian显著减小了模型体积,为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例,便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。
ddd-starter-modelling-process - 领域驱动设计入门建模流程实践指南
DDDGithub协作建模过程开源项目软件架构领域驱动设计
ddd-starter-modelling-process项目提供了一个循序渐进的领域驱动设计(DDD)学习和应用流程。该流程涵盖从理解业务模型到编写领域代码的全过程,帮助开发者在专注业务挑战的同时系统学习DDD。这一流程适用于新项目启动、遗留系统迁移、大型工作计划等多种场景,有助于团队建立DDD思维并提升软件设计能力。
slang - 现代GPU的高性能模块化着色语言
GPU编程GithubSlang图形API开源项目着色语言自动微分
Slang是一种基于HLSL的高性能着色语言,为现代GPU和图形API优化设计。它支持模块化开发、自动微分、泛型和接口等特性,并保持与HLSL代码的兼容性。Slang能够生成多个目标平台的代码,如D3D12、Vulkan和Metal,同时提供完整的反射信息和调试功能。这使得Slang成为管理大型着色器代码库的有力工具,能够提升开发效率和代码维护性。
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
donut - NVIDIA开发的实时渲染框架 支持多种图形API和渲染技术
DonutGithubNVIDIA场景加载实时渲染框架开源项目渲染通道
Donut是NVIDIA开发的实时渲染框架,提供可重用的渲染pass集合和场景加载系统。支持Vulkan、DirectX 12和DirectX 11等图形API,包含前向渲染、延迟渲染、时域抗锯齿等技术。可导入glTF 2.0模型和JSON场景布局文件。Donut专注于高性能渲染,适用于原型渲染器和图形应用开发,但不是完整的游戏引擎。
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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