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模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用

GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架,整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究,优化复杂场景处理流程,并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。

3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术
3DitSceneGithub场景编辑开源项目计算机视觉语言引导高斯散射
3DitScene是一个开源项目,开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象,包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性,同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明,并在Hugging Face平台上部署了演示,方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。
studio - 开源Web增强现实创作平台
AR.js StudioGithubGithub PagesWeb增强现实开源平台开源项目无代码开发
AR.js Studio是一个开源的Web增强现实创作平台,用户无需编程知识即可创建AR体验。平台提供直观界面,支持图像识别、位置标记等多种AR内容类型,并可轻松发布到GitHub Pages。该项目致力于普及AR技术,鼓励更多人参与AR内容创作。AR.js Studio目前处于积极开发阶段,欢迎开发者参与完善。
stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型
3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦
Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型,可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR,改进了网格和纹理生成,并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产,还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化,适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。
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。
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。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
HAC - 基于哈希网格的3D高斯点云压缩技术
3D Gaussian SplattingGithubHAC压缩算法哈希网格开源项目计算机视觉
HAC是一种新型3D高斯点云压缩技术,采用二进制哈希网格建立空间一致性,通过上下文模型分析锚点关系。该方法结合高斯分布熵编码和自适应量化,提升压缩效果。HAC还引入自适应掩蔽策略优化模型结构。作为首个基于上下文的3DGS压缩方案,HAC显著减小了模型体积,为3D场景表示压缩领域带来新突破。
Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹
Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术,能在20秒内生成粗略3D高斯溅射,5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型,并提供了在线演示,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法,无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式,包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API,用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受,并提供了详细的训练代码和数据集,促进单图像到3D模型的快速生成。
glomap - 全局结构运动重建的高效解决方案
COLMAPGLOMAPGithub三维重建开源项目结构运动计算机视觉
GLOMAP是一个基于图像的通用全局结构运动重建管线,与COLMAP相比,它提供了更高效和可扩展的重建过程。GLOMAP以COLMAP数据库为输入,输出COLMAP稀疏重建结果,重建速度通常快1-2个数量级,同时保持或超越原有重建质量。该项目支持从数据库或图像开始的端到端重建,并提供重建结果优化指南。
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