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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。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法 实现更真实几何变换
DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络
DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型,采用双重对比学习方法。相比CycleGAN,它能实现更真实的几何变换;相比CUT,具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务,如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南,便于研究者进行实验和评估。
DragGAN - 基于交互点的生成图像操作
DragGANGANGithubPyTorchSIGGRAPH 2023StyleGAN3开源项目
DragGAN项目介绍了一种基于交互点操作的生成图像技术,可以在生成图像流形上进行精确调整。内容包括技术实现步骤如安装依赖、运行Docker、下载预训练权重和使用GUI进行图像编辑。该项目关键是集成了StyleGAN3和部分StyleGAN-Human代码,提供一个在Linux和Windows系统上高效运行的图像编辑工具。代码遵循CC-BY-NC许可,部分源代码基于Nvidia Source Code License。
ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型
3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习
此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型,专为3D医学影像应用设计,特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练,无需人工标注,并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型,甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法,尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。
hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述
3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉
本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。
SV3D Online - 单一图像生成3D视频与多角度视图技术
3D生成AI工具AI建模Stable Video 3D图像处理多视图合成
SV3D Online基于Stable Video 3D技术,实现单一图像到多角度视图和3D视频的转换。平台提供高质量新视角合成和3D生成功能,包括SV3D_u轨道视频生成和SV3D_p指定路径3D视频生成两种变体。网站还提供全面的学习资源和FAQ,是探索Stable Video 3D技术的综合平台。
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。
Perp-Neg-stablediffusion - Perp-Neg算法突破二维扩散模型限制实现三维生成
3D模型AI绘图GithubPerp-NegStable Diffusion图像生成开源项目
Perp-Neg-stablediffusion项目开发了新型负面提示算法,将二维扩散模型扩展至三维领域,缓解了Janus问题。该技术改进了Stable Diffusion的图像生成能力,并实现了三维物体生成。项目开源代码允许研究者探索Perp-Neg在图像合成和三维建模等领域的应用。
openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案
GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据
OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器,并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同,该模型未采用延迟反向传播技术,并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布,适用于研究用途,商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见,并确保其用法符合法律法规。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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