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FernRPExample

一系列FernRP的实际应用展示

FernRPURP渲染管线Smooth NormalsTexture BakerGithub开源项目

FernRPExample项目展示了一系列FernRP的实际应用，包括高质量和风格化的URP渲染管线解决方案。更多示例和详细说明请访问Wiki页面。项目还提供SmoothNormal和Texture Baker等工具，解决模型法线平滑和贴图烘焙的问题。用户通过这些工具和资源可以全面了解和使用FernRP的功能，创建独特的渲染效果。

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介绍相关项目
GenerativeAIExamples - 生成式AI示例，快速部署和测试
GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目
NVIDIA提供的生成式AI示例，使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU，展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用，支持本地和远程推理，集成流行LLM编程框架，并附有详细开发文档。
fill - 开源3D虚拟布景生成项目
3D技术AI生成APIFill 3DGithub开源项目虚拟布景
Fill 3D是一个开源的3D虚拟布景生成项目，展示了Fill 3D API的应用。该项目提供生成式3D填充功能，包含详细设置指南，便于开发者快速上手。Fill 3D简化了3D环境创建过程，为虚拟设计和空间规划提供了新的解决方案。项目通过Discord社区支持用户交流和问题解决。
FModel - 虚幻引擎游戏资源探索与分析工具
CUE4ParseFModelGithub开源软件开源项目游戏存档探索虚幻引擎
FModel是一款针对虚幻引擎游戏的档案探索工具，采用CUE4Parse作为核心解析库，支持最新的UE4和UE5档案格式。该工具提供直观的用户界面和全面的功能，可用于预览和转换游戏包，帮助分析游戏内部结构。FModel由活跃的开源社区维护，持续更新和完善。
ARKit-Sampler - iOS平台的ARKit应用示例集合，涵盖平面检测、虚拟对象和面部跟踪等功能
ARKit-SamplerAR互动AR测量Github平面检测开源项目虚拟物体
ARKit-Sampler提供多种ARKit示例，包括简单AR、平面检测、虚拟对象添加、交互、测量、绘图、Core ML结合、Metal渲染、面部跟踪和不规则平面检测等。项目用Swift编写，只能在Xcode上构建运行，不支持模拟器。通过这些示例，可以快速了解和应用ARKit的各项功能。
three-gpu-pathtracer - WebGL 2驱动的高性能GPU路径追踪项目
GPU渲染GithubWebGLthree.js开源项目物理渲染路径追踪
three-gpu-pathtracer是一个基于WebGL 2的GPU路径追踪项目。它使用three-mesh-bvh加速渲染,支持GGX表面模型、材质信息、纹理、法线贴图等功能。该项目实现了物理基础渲染、景深、HDR图像等特性,可进行高质量的真实感渲染。项目还提供了多种演示和工具,包括动画渲染和环境光遮蔽材质。three-gpu-pathtracer为开发者提供了高效的GPU路径追踪解决方案。
tetra-nerf - 四面体表示法提升神经辐射场渲染效率
3D渲染GithubTetra-NeRF四面体表示开源项目神经辐射场计算机视觉
Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法，通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合，使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明，便于研究人员复现和拓展。
openupm - Unity开源包管理平台 简化UPM发现与分享
GithubOpenUPMUnity包管理器开源开源项目注册表
OpenUPM是开源的Unity包管理平台，提供UPM包托管和自动构建服务。该平台集成了包管理注册中心和基于Git标签的自动发布流程，旨在创建一个发现、分发和共享开源UPM包的生态系统。OpenUPM为Unity开发者提供了高效的包管理工具，同时促进了开源社区的发展。
ComfyUI-3D-Pack - ComfyUI的多功能3D资产生成节点套件
3D可视化3D生成3D资产AI建模ComfyUIGithub开源项目
ComfyUI-3D-Pack为ComfyUI扩展了3D处理能力的节点套件。它集成了3DGS、NeRF等算法和InstantMesh、CRM、TripoSR等模型，实现单图到3D网格的生成、多视图重建和3D可视化。该套件还提供轨道相机姿态生成、3D渲染等工具，简化了3D资产的生成流程。
awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用
3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉
该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。
GNT - 使用Transformer重建和渲染NeRF模型
GNTGithubNeRFtransformer图像重建开源项目渲染
Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。
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