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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
DiT-3D - 基于纯扩散变换器的3D形状生成新方法
3D形状生成DiT-3DGithubShapeNet开源项目扩散变换器点云
DiT-3D是一个基于纯扩散变换器的3D形状生成项目。该方法直接对体素化点云进行去噪处理，支持多种配置，如不同的体素大小、补丁维度和模型复杂度。在椅子类别的生成任务中，DiT-3D在1-NNA-CD、1-NNA-EMD、COV-CD和COV-EMD等指标上表现良好。这一方法为3D形状生成领域提供了新的研究方向。
3D_Render_for_Flux - 优化3D渲染技术和图像生成的应用
3D renderAI绘图FLUXGithubHuggingfacediffusers开源项目文本到图像模型
基于Flux技术，探索高质量3D渲染和图像生成的潜力。利用特定关键词，可生成逼真的人物、动物及自然景观。无论是构建真实场景还是创作多彩角色，该项目提供了明确的指引满足创作者需求。基础模型由Black Forest Labs开发，并可遵循Apache-2.0许可证下载使用。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架
3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场
taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能，支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案，可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端，支持多种数据集，并提供从视频训练 NeRF 的功能。
dreamshaper-xl-1-0 - 基于Diffusers的AI图像生成模型 支持多样化创意表达
AI模型DiffusersGithubHuggingface开源项目数据集机器学习模型模型卡片
Dreamshaper-xl-1-0是基于Diffusers框架的AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成图像,支持多种艺术风格和场景。它可应用于创意设计、内容创作等领域。虽然功能强大,但使用时需注意潜在的偏见和局限性。目前该模型的具体训练数据、评估结果等信息尚未公开。
stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型
3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦
Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。
objectsdf_plus - 物体组合式神经隐式表面重建技术的进阶版本
3D重建GithubObjectSDF++开源项目深度学习神经隐式表面计算机视觉
ObjectSDF++是物体组合式神经隐式表面重建技术的改进版本。该技术通过引入遮挡感知的不透明度渲染公式和物体区分正则化项，提高了实例掩码监督的利用效率，从而在场景和物体层面实现更精确的表面重建。项目提供了适用于Replica和ScanNet数据集的训练和评估代码，为3D场景理解和重建研究提供了新的工具。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术，可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目
3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉
dust3r是一个开源的3D视觉重建项目，旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型，可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本，方便研究人员进行自定义开发。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。
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