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从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照

nvdiffrecNVIDIA3D模型PyTorchNeRFGithub开源项目

本项目旨在从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照，基于论文《从图像中提取三角形3D模型、材质和光照》的方法。项目新增支持FlexiCubes技术，并简化代码，保持原有运行性能。需要Python 3.6+及CUDA 11.3+环境，主要适用于高端NVIDIA GPU。提供多种配置和示例，包括NeRF合成数据集及NeRD数据集，并有详细的安装和使用教程，适合从事3D深度学习研究的开发者和学者。

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介绍相关项目
LandMark - 先进的大规模3D城市场景重建与渲染技术
GithubGridNeRFLandMark三维重建并行训练开源项目神经辐射场
LandMark是一个基于GridNeRF的大规模3D城市场景重建与渲染系统。通过并行计算、算子优化和算法改进,该系统实现了100平方公里以上城市数据的高效3D神经场景训练,渲染分辨率可达4K。LandMark不仅支持场景布局调整和风格化等功能,还提供了完整的训练、渲染和应用基础设施,为大规模真实世界3D重建开辟了新的可能。
TripoSR - 高效单图3D重建开源工具
3D重建GithubTripoSR人工智能单图重建开源模型开源项目
TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型，基于大型重建模型(LRM)原理，能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上，处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色，为3D内容创作和研究提供了高效工具。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案
GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练
Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统，支持高效的模型训练和部署，可在单处理器或多处理器环境下运行，适用于需要高性能图像生成的应用场景。
Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术
AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译
Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制，结合多时间步KV缓存和深度先验技术，实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移，并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下，处理速度可达16.43 FPS，为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。
Realistic_Vision_V1.4 - 写实人物AI渲染模型 支持8K超高清输出
GithubHuggingfaceNovaXLStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练
Realistic Vision 是一款基于Stable Diffusion的开源人物写实模型，可生成具有自然皮肤纹理和光影效果的8K人物图像。模型集成Euler A和DPM++采样器，并提供优化的提示词模板，有效降低图像畸变。主要应用于人物写真、肖像和角色设计等创作领域。
XXMix_9realistic_v1 - 基于diffusers的高质文本到图像转换模型
GithubHuggingfacestable-diffusionstable-diffusion-diffuserstext-to-image头像开源项目模型模型信息
该项目利用stable-diffusion和diffusers技术，将文本转换为逼真的图像，展现动态光影效果，同时融入多位知名艺术家的风格，提供丰富的视觉体验。
scoresdeve-ema-celeba-64 - 无条件图像生成的高效DiffusionPipeline
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceunconditional-image-generation图像生成开源项目模型模型推理
该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成，使用eurecom-ds/celeba数据集，并兼容CUDA设备，提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出，适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤，满足不同场景下的图像生成需求，拓展计算机视觉应用。
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