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instant-ngp

高效训练和渲染神经图形基元的开源框架

NeRF神经图形基元实时渲染3D重建机器学习Github开源项目

instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。

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介绍相关项目
HashNeRF-pytorch - 纯PyTorch实现的高速NeRF训练框架
AI绘图GithubNeRFPyTorch多分辨率哈希编码开源项目神经网络
HashNeRF-pytorch是一个基于PyTorch的Instant-NGP实现，专注于加速NeRF（神经辐射场）训练。该项目采用多分辨率哈希编码，将训练速度提升至传统NeRF方法的100倍。它支持多种数据集，提供简洁的使用指南和额外优化功能。这个开源项目为AI研究人员提供了一个探索和创新NeRF技术的平台，尤其适合需要在PyTorch环境中快速实现高质量3D渲染的开发者。
InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术，利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架，能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型，提供多种模型变体，支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重，并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
INSTA - 革新性即时体积化头像生成技术
3D建模GithubINSTA头像生成开源项目深度学习计算机视觉
INSTA项目开发了一种创新的即时体积化头像技术，能快速生成高质量3D人头模型。该技术基于instant-ngp，通过优化神经网络实现实时渲染和灵活控制。项目提供预处理数据集和训练代码，便于研究人员进行开发。INSTA代表头像生成领域的前沿技术，适用于虚拟现实和增强现实等应用，为人机交互和数字内容创作提供新可能。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法，通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术，提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具，在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
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。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架，基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法，处理多种场景表示和采样策略，并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念，例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法，适用于研究者和工程师。
Instant-angelo - 快速实现高保真三维重建，20分钟出结果
3D重建COLMAPGithubInstant-angelo开源项目快速重建高保真
Instant-angelo项目旨在在20分钟内实现高保真的数字孪生三维重建，特别适合移动设备捕获的RGB视频。通过使用UniSDF等技术，能够逼真地重建反射物体。项目支持平滑和细节重建模式，分别适用于简单和复杂表面。提供详细的安装和数据准备指南，并支持自定义数据集。了解如何高效地完成高质量神经表面的重建，体验快速稳定的三维模型生成。
lightplane - 内存高效的神经3D场景渲染框架
3D渲染GPU优化GithubLightplane内存效率开源项目神经场景表示
Lightplane是一个内存高效的神经3D场景渲染框架,包含可微分辐射场渲染器和特征投影模块。它能以不到1GB的GPU内存渲染全高清图像批次,保持与现有方法相当的渲染和反向传播速度。框架包含Lightplane渲染器和投影器两个主要组件,均采用优化的GPU内核实现。Lightplane具有高内存效率和可扩展性,易于扩展和使用,能显著提升神经场方法的应用规模。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。
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