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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
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术，能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节，仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色，为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成
GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目
ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。
ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成
ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉
ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。
richdreamer - 基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术
AI生成GithubRichDreamer多视图渲染开源项目文本转3D深度扩散模型
RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型，能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型，生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型，并提供在线演示，为3D内容创作提供了实用解决方案。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术，旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试，用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具，用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行，提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
Infusion - 基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术
3D GaussiansGithub图像修复开源项目扩散模型深度补全神经渲染
InFusion项目提出了一种创新的3D场景修复方法，通过学习扩散先验的深度完成来修复3D高斯体。该技术实现了对不完整3D场景的高质量修复，能够处理复杂的遮挡情况。InFusion为3D重建和虚拟现实等领域提供了新的解决方案，项目开源了推理代码和预训练模型，为相关研究和开发提供了重要资源。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割
3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉
DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。
SurfD - 利用扩散模型生成任意拓扑结构的高质量3D表面
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Surf-D是一种新型3D形状生成方法，通过扩散模型生成具有任意拓扑结构的高质量表面。它采用无符号距离场(UDF)表示表面，并使用基于点的自动编码器学习紧凑的潜在空间。该方法在无条件生成、类别条件生成、图像条件生成和文本到形状等任务中表现优异，为多模态3D内容创作提供了新的可能性。
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