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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
ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能
GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习
ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架，采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度，支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项，结合FFCV数据加载和优化训练流程，使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置，适用于不同的训练需求和硬件环境。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。
GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯
2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目
本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息，而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例，比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染，可方便地整合到动画和仿真管道中。
unpaint - C++实现的高性能Stable Diffusion图像合成工具
AI绘图DirectMLGithubStable DiffusionUnpaint图像合成开源项目
Unpaint是一款C++实现的Stable Diffusion图像合成工具，支持txt2img、img2img、inpainting等基本功能和ControlNet增强功能。该工具在单进程中运行整个图像生成过程，无需依赖Python，简化了部署流程。Unpaint基于DirectML，兼容NVIDIA和AMD GPU等硬件。用户可从本地或HuggingFace安装模型，便于将Stable Diffusion集成到各类应用中。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。
gpt-neo - 使用 mesh-tensorflow 库的模型并行 GPT-2 和 GPT-3 样式模型的实现
GPT-3GPT-NeoGithubTPU支持开源项目模型训练预训练模型
GPT-Neo项目在mesh-tensorflow库的支持下，开发出了类似于GPT-3的高级模型与数据并行技术。项目支持在TPU及GPU上进行高效训练与推理，并集成了局部注意力、线性注意力和多专家系统等先进技术，能有效处理大规模参数模型。GPT-Neo还提供了多项模型评估功能，专注于语言和科学推理，拓宽了其在自然语言处理应用中的领域。
neurvps - 神经消失点扫描算法及其实现
GithubNeurVPS卷积神经网络开源项目消失点检测深度学习计算机视觉
NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具，支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面，支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型，融合LoRA等附加网络，并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口，适用于各种创作需求。
NeuralLift-360 - 将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术
3D建模GithubNeuralLift-360图像处理开源项目深度学习计算机视觉
NeuralLift-360是一项将单张2D照片转换为360度全方位3D模型的技术。该项目结合深度学习和计算机视觉，分析图像深度信息和前景掩码，实现高质量3D重建。项目提供Gradio应用界面，支持文本反转和Imagic微调功能，为研究人员和开发者提供实用的3D生成工具。
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