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SegmentAnything3D

Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域,通过将2D图像分割信息转移到3D空间,为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术,实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围,也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术
3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散
探索一种创新技术,通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建,解决了文字转图像模型中的视角歧义问题,并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布,以及详细的使用和训练指南,支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。
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。
sam2-hiera-large - SAM2模型实现图像和视频智能分割
GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉
SAM2-hiera-large是FAIR开发的图像和视频分割基础模型,支持可提示的视觉分割任务。模型提供简单API,适用于图像和视频预测。通过添加提示点或边界框,用户可实时获取分割结果,并在视频中传播提示。该模型为计算机视觉研究和应用提供了新的可能性。
Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹
Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术,能在20秒内生成粗略3D高斯溅射,5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型,并提供了在线演示,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
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。
toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术
3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法
Toon3D是一个开源项目,致力于将非几何一致性场景(如卡通)重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像,通过自定义的SfM(Structure from Motion)流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链,使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。
Depth-Anything-V2 - 单目深度估计新突破,高精度与快速推理并重
Depth Anything V2Github开源项目深度估计计算机视觉预训练模型
Depth-Anything-V2是单目深度估计领域的新进展。该模型在细节表现和鲁棒性上显著优于V1版本,并在推理速度、参数量和深度精度方面超越了基于SD的模型。项目提供四种预训练模型,适用于相对和度量深度估计,可处理图像和视频。此外,发布的DA-2K基准为深度估计研究设立了新标准。
Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型
GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目
SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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