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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。

diffusion-rig - 基于个性化先验的人脸外观编辑技术
DiffusionRigGithub个性化先验人脸编辑开源项目扩散模型计算机视觉
DiffusionRig是一个基于扩散模型和3D面部重建的人脸外观编辑项目。它通过学习个性化先验知识,实现了对光照、表情和头部姿势等属性的精准调整,同时保持身份特征。该项目首先在FFHQ数据集上训练通用模型,然后可快速适应个人照片集。DiffusionRig为人像编辑和虚拟试妆等应用提供了新的技术方案。
GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成
3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D
GeoDream是一种创新的3D生成方法,通过结合广义3D先验和2D扩散先验,提高了生成一致3D几何结构的能力,同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性,可渲染1024x1024分辨率的逼真图像,并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标,将语义一致性评估从2D提升到3D。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
diffusers - 模块化的预训练扩散模型库,支持图像、音频和3D结构生成
DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型
🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库,提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型,适用于多种任务和应用场景,并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。
Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容
3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型
Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目,专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型,实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本,为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性,对相关技术发展具有推动作用。
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成
使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南,支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性,适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用,通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。
DiffMorpher - 扩散模型驱动的高质量图像变形技术
DiffMorpherGithub图像变形开源项目扩散模型深度学习计算机视觉
DiffMorpher是一项基于扩散模型的图像变形技术。该项目结合AdaIN和重新调度采样方法,实现高质量、连续的图像变形。DiffMorpher不仅适用于人脸,还能处理各种一般物体的变形,拓展了图像编辑的应用范围。项目同时推出MorphBench,作为评估一般物体图像变形效果的首个基准数据集。
SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱
3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成
这个工具箱支持X光新视角合成(NVS)和计算机断层扫描(CT)重建,包含9种前沿算法:6种基于NeRF,2种基于优化,1种为分析方法。此外,提供了可视化代码和数据生成代码,支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试,并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。
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