DG-Mesh

从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架

DG-Mesh 3D重建动态场景网格生成单目视频 Github 开源项目

DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动，支持灵活的拓扑变化，并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码，以及自定义数据集支持。

MeshAnything - 自回归Transformer实现的3D网格生成技术

Github三维模型生成人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉

MeshAnything是一种基于自回归Transformer的3D网格生成技术，可根据输入生成高质量3D模型。支持网格和点云输入，能生成最多800面的模型。提供命令行接口和Gradio演示，适用于3D重建、扫描等场景。项目采用Python实现，支持Ubuntu系统和CUDA 11.8。安装简便，可通过pip直接安装或从GitHub克隆。目前已发布350m版本，并推出支持1600面的V2版本。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法，可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术，实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程，涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集，为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架

3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学

MeshGPT-Pytorch是一个开源项目，专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发，支持可变长度面处理，并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能，实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性，MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。

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。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D

GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术

3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉

Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术，可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

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。

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