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2dimageto3dmodel

创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型,从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程,先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验,后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示,该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先,并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法,无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式,包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API,用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受,并提供了详细的训练代码和数据集,促进单图像到3D模型的快速生成。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型,可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术,能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图,pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能,为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格,支持多种平台的演示,包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新,提供Windows和Docker安装支持,未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
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。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破
3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型
Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展,实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术,该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进,但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎,确保符合伦理标准。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
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