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。

UniDepth - 单目深度测量的通用算法，兼容多种数据集

CVPR 2024GithubHugging FacePython包UniDepth开源项目深度估计

UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法，支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型，该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测，无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例，适合机器人视觉和自动驾驶等应用。

marigold-depth-lcm-v1-0 - 基于扩散技术的单目深度估计模型实现零样本迁移

GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成开源项目扩散模型模型深度估计

Marigold-depth-lcm-v1-0是一个创新的单目深度估计模型，基于扩散技术开发。该模型利用Stable Diffusion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能力。在单目深度估计任务中，Marigold展现出优异性能，为计算机视觉领域提供了新的深度估计解决方案。这一成果不仅推动了单目深度估计技术的发展，还展示了扩散模型在此领域的巨大潜力。

stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案

GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练

Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统，支持高效的模型训练和部署，可在单处理器或多处理器环境下运行，适用于需要高性能图像生成的应用场景。

gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术

3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建

Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法，通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量，并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建，为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建，如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法，GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。

stable-diffusion-webui-depthmap-script - 适用于Stable Diffusion WebUI的高分辨率深度图、立体图像和3D网格生成工具

3D影像GithubStable Diffusion WebUI全景照片填充开源项目批量处理深度图

此插件为AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI设计，提供高分辨率深度图、立体图像和3D网格生成功能。支持批处理、视频处理，并可独立运行。集成Marigold、MiDaS、ZoeDepth等技术，显著提升深度图效果。适用于3D摄影、立体图生成和多种3D引擎。提供多种模型选择和详细设置选项，满足不同需求。

stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架

CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目

stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术

3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉

CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术，无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示，通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上，CF-3DGS展现出优秀性能，为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。

graph-cut-ransac - 高效鲁棒性估计算法，支持同源矩阵、基础矩阵及6D姿态估计

C++Computer VisionGithubGraph-Cut RANSACOpenCVPython开源项目

Graph-Cut RANSAC是一种用于同源矩阵、基础矩阵和6D姿态估计的鲁棒性算法。它已包括在OpenCV中，并支持通过pip安装Python封装，或通过CMake编译C++源码。该算法的应用示例可通过Jupyter Notebook进行演示，主要依赖Eigen、CMake和OpenCV库，适用于现代编译器。

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。

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