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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

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。

Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术
Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理
Cycle3D是一项图像到3D生成技术,通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性,在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异,为3D内容创作提供了新的解决方案。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架,用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型,支持FFHQ、LSUN等数据集,实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本,为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型
3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型
Wonder3D是一个开源的3D重建项目,采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像,然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码,支持自定义数据训练,并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势,为3D内容创作提供了高效解决方案。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
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。
FabricDiffusion - 从2D服装图像轻松实现3D衣物高质量纹理转移
3D服装生成AI工具FabricDiffusionSiggraph Asia 2024纹理转移高保真
FabricDiffusion提供了一种从二维服装图像到三维服装的纹理和印花转移解决方案,专注于高质量和无损转移。通过物理渲染材质实现多种光照下的真实效果,该方法利用合成数据集训练的扩散模型,有效提升纹理细节捕捉,适用于真实场景,并优于当前方法。
threefiner - 基于文本的3D模型优化界面
3D模型优化AI渲染GithubThreefiner开源项目文本引导网格细化
Threefiner是一个开源的3D模型优化工具,通过文本指令来引导模型细化过程。它支持多种常见3D文件格式,提供命令行和图形界面,可使用Deepfloyd-IF-II在短时间内完成纹理优化。该工具集成了Stable Diffusion和IF等AI模型,能够进行几何结构固定和纹理改进,并支持方向性文本提示。Threefinder为3D创作者提供了一个高效的模型优化解决方案。
nerfstudio - Nerfstudio 提供了一个简单的 API,可以简化创建、训练和测试 NeRF 的端到端过程
AICUDAGithubNeRFnerfstudio开源项目文档
由伯克利AI研究院创建的nerfstudio是一个开源平台,专注于易于合作的NeRFs开发。它不仅实现了NeRFs的模块化和高解释性,还通过社区贡献和全面的学习资源促进技术探索与精通。
awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源
3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目
本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议,提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态,并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。
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