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zero123plus

Zero123++ v1.2 更新发布,增强多视图生成能力

Zero123++ v1.2 提升了相机内参处理,增强了视角和视野范围的适应性。模型专注于 3D 生成,输出统一的 30° 视角,确保对象的归一化尺寸。新增的法线生成器 ControlNet 可以生成更精确的法线图像和遮罩。该模型与代码在 Apache 2.0 和 CC-BY-NC 4.0 许可证下发布,非商业用途自由度更高。用户可简单配置生成多视图图像。

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。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术,能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节,仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色,为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
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。
zero123plus-v1.1 - 高效的图像转换与创意生成
DiffusersGithubHuggingfacecudapipelinetorch图像处理开源项目模型
该项目利用最新的Diffusers 0.20.2和Torch 2库,实现高效的图像生成。借助Euler Ancestral Discrete Scheduler,提升图像转换的精度。提供参数调节和CUDA优化,提高运行效率,适合需要细致控制图像生成的创意设计应用。
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。
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。
acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法
ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册
该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法,结合了RANSAC和DSAC*算法,实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具,支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现,并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。
stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术
GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全
这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目,通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练,主要应用于研究领域,可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制,但为计算机视觉领域带来突破性进展。
SV3D - 单图生成多角度3D视图的创新视频技术
3D建模AI工具Stable Video 3D单图3D生成新视角合成视频扩散模型
SV3D是一种基于稳定视频扩散技术的3D视频生成工具,能将单一图像转化为动态3D视图和网格模型。它提供SV3D_u和SV3D_p两种模型,适用于不同场景。SV3D在多视角合成和3D生成方面表现优异,可用于商业和非商业领域,为用户提供高质量、一致性强的3D可视化效果。
zero123-xl-diffusers - 基于单张图像的零样本3D对象生成模型
GithubHuggingfaceZero-1-to-3偏见安全模块开源项目模型生成模型研究用途
zero123-xl-diffusers是一个开源的3D对象生成模型,通过零样本学习技术将单张图像转换为3D对象。模型基于Stable Diffusion架构,使用Objaverse数据集训练,主要应用于研究、教育和艺术创作领域。模型集成了安全检查功能,可有效过滤不当内容。目前在文字渲染和人脸生成方面仍有待改进,但为3D内容创作提供了新的技术方案。
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