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FernRPExample

一系列FernRP的实际应用展示

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。

Rainforest - 智能图像生成与编辑的全能AI平台
AI工具AI影响者AI绘图Studio Quality产品摄影营销内容
Rainforest是一个先进的AI图像处理平台,专门用于生成高质量人像和产品照片。平台提供AI背景替换、人脸交换等创新功能,可快速处理数字图像。这一工具尤其适合电商和专业摄影领域,通过自动化编辑提升产品图片质量。Rainforest的AI驱动的图像处理工具确保输出高品质、增强版图像,简化了照片编辑流程。用户可利用背景交换、人脸替换等多样化功能,精准而富有创意地改造照片。
Architecture - 新技术与最佳实践的架构示例
.NETAngularClean ArchitectureEntity Framework CoreGithubSOLID Principles开源项目
该项目通过采用新技术和最佳实践,提供了一个用于参考的项目架构示例。它遵循了多个重要的编码原则和模式,如清洁架构、SOLID原则和KISS原则,旨在避免循环引用和不必要的依赖注入,同时简化单元测试。项目包含Web前端和后端、应用层、领域层、模型层和数据库层等多层结构,并使用了 .NET、ASP.NET Core、Entity Framework Core、C#、Angular和UIkit等技术。该项目提供了多种运行方式和详细的运行步骤。
sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率,适用于各种类型的图片处理
Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率
此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度,并降低显存需求,适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外,项目通过负提示词进一步优化图像质量,适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理,且提供详细的安装和使用指南。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
Paint3D - 将高分辨率无光照2K UV纹理应用于3D网格的生成方法
Paint3D
Paint3D是一个新型的生成框架,通过文本或图像输入,可以为3D网格生成高分辨率、无光照的2K UV纹理图。利用预训练的2D扩散模型及多视图纹理融合,Paint3D克服了光照信息嵌入的问题,使纹理能够在现代图形管道中重新照明或编辑。该方法保持了纹理的语义一致性,显著提升了3D对象纹理生成的技术水平。
threestudio - 将2D文本到图像生成模型提升为3D内容创作的统一框架
3D内容生成Githubthreestudio单图像少样本图像开源项目文本提示
threestudio是一个创新的3D内容创作框架,通过升级2D文本到图像生成模型,实现从文本提示、单张图像或少量图像生成3D内容。该框架集成了多种先进的3D生成方法,包括ProlificDreamer、DreamFusion和Magic3D等。使用简单的文本描述或图像输入,可以生成高质量的3D模型、纹理和动画。threestudio提供在线演示和本地部署选项,同时支持自定义扩展,方便研究人员和开发者实现和测试新的3D生成算法。
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。
BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署,支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子,BEVFormer base模型推理速度提升4倍,模型大小减少90%,GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试,展示不同配置下的精度和速度表现。
taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架
3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场
taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能,支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案,可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端,支持多种数据集,并提供从视频训练 NeRF 的功能。
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