StableNormal

提高单目法线估计稳定性的创新方法

StableNormal 法向估计扩散模型计算机视觉深度学习 Github 开源项目

StableNormal是一个针对单目法线估计的开源项目,通过定制扩散先验模型来提高估计的稳定性。该方法减少了扩散模型的随机性,实现了稳定且清晰的法线估计。StableNormal在多个基准测试中表现优异,并能改进多种实际应用,为计算机视觉和3D重建领域提供了新的解决方案。

marigold-normals-v0-1 - 单目图像的表面法线估计开源项目

GithubHuggingfaceMarigold Normals单目图像处理开源项目扩散模型模型表面法线估计计算机视觉

Marigold Normals是一个开源的计算机视觉项目，专注于从单张图像估计表面法线。该模型基于扩散技术，利用Stable Diffusion的视觉知识进行训练，能够对每个像素进行精确的法线计算。它具有出色的场景理解能力，适用于各种实际环境，并支持零样本推理。项目在GitHub上开源，提供了详细的技术论文和在线演示。

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

marigold-normals-lcm-v0-1 - 基于扩散技术的高效单图表面法线估计模型

GithubHuggingfaceLCMMarigold Normals单图像处理开源项目模型表面法线估计计算机视觉

Marigold Normals LCM是一种基于扩散模型的单图表面法线估计工具。该模型利用Stable Diffusion的视觉知识，能够理解场景并估计每个像素的表面法线。通过LCM技术加速推理，在保持输出质量的同时提高了处理效率。作为Marigold系列的组成部分，这个模型展示了扩散技术在计算机视觉领域的应用前景。

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。

stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型

3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦

Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

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Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

Marigold - 基于扩散模型的单目深度估计新方法

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Marigold项目开发了一种基于扩散模型的单目深度估计方法。该方法利用Stable Diffusion中的视觉知识，通过合成数据微调，实现了对未见数据的零样本迁移。Marigold不仅提供了高精度的深度估计结果，还包含快速推理版本，为计算机视觉领域提供了新的研究方向。

RayDiffusion - 射线扩散模型在相机姿态估计中的应用

GithubRayDiffusion开源项目扩散模型深度学习相机姿态估计计算机视觉

RayDiffusion项目提出了一种将相机表示为射线并应用扩散模型的姿态估计方法。该方法支持已知边界框和从掩码自动提取边界框两种模式，同时提供射线回归选项。项目包含代码实现、预训练模型和使用说明，适用于计算机视觉领域的研究和开发。

stable-fast-3d - 通过单图生成低多边形UV贴图3D模型的高速大规模重建技术

GithubHuggingfaceStability AIStable Fast 3D企业许可图像到3D安全措施开源项目模型

Stable Fast 3D是由Stability AI开发的一种利用Transformer架构的图像到3D转换模型，能够通过512x512像素的单幅图像快速生成低多边形贴图的3D模型。这些模型适用于游戏引擎和渲染等应用环境，广泛应用于艺术创作、教育工具和设计流程。模型基于Objaverse数据集进行训练，为年收入低于100万美元的用户提供Community License下的免费商业使用权限，而超过此收入的商业用户需申请企业许可。

Stability AI - 多模态生成式AI技术的开源先锋

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Stability AI专注于开发多模态生成式AI技术，提供开源模型如Stable Diffusion 3（图像生成）、Stable Video Diffusion（视频生成）、Stable Audio 2.0（音频生成）和StableLM（语言处理）。公司致力于通过开放模型和灵活许可，为全球用户提供先进AI解决方案，支持商业和非商业应用，以激发人类创造潜能。

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