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Awesome-Text-to-3D

前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集

该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法,以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法,展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。

Awesome-Text-to-3D - 文本到3D生成技术的最新研究进展概览
3D生成GithubText-to-3D开源项目扩散模型生成式AI神经辐射场
Awesome-Text-to-3D是一个汇集文本到3D和扩散到3D领域最新研究成果的开源项目。它涵盖了从零样本文本引导对象生成到高保真3D人脸生成等多个方向的前沿论文。项目定期更新,并提供教程视频和引用信息,为研究人员和开发者提供了跟踪该领域进展的综合资源。
Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述
3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉
该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。
Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总
3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场
Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表,涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术,并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。
3DTopia - 创新的文本到3D模型生成系统
3DTopia3D资产优化Github两阶段生成开源项目扩散模型文本到3D生成
3DTopia是一个创新的文本到3D生成模型,采用双阶段处理方法。第一阶段利用扩散模型快速生成候选项,第二阶段对选中的资产进行精细化处理。这种方法支持高质量3D内容的快速创建,实现了从文本描述到逼真3D模型的高效转换。3DTopia结合了先进的机器学习技术,为3D设计、游戏开发和虚拟现实等领域提供了新的可能性。
Awesome-Text-to-Image - 全面收录文本到图像生成与编辑技术资源
AI绘画Github开源项目文生图深度学习自然语言处理计算机视觉
项目汇集了文本到图像生成与编辑技术的各类资源,包括定量评估指标、训练数据集、开源代码实现及相关学术论文。内容全面且持续更新,涵盖该领域最新进展,可为研究人员和开发者提供有价值的参考信息。
threestudio - 将2D文本到图像生成模型提升为3D内容创作的统一框架
3D内容生成Githubthreestudio单图像少样本图像开源项目文本提示
threestudio是一个创新的3D内容创作框架,通过升级2D文本到图像生成模型,实现从文本提示、单张图像或少量图像生成3D内容。该框架集成了多种先进的3D生成方法,包括ProlificDreamer、DreamFusion和Magic3D等。使用简单的文本描述或图像输入,可以生成高质量的3D模型、纹理和动画。threestudio提供在线演示和本地部署选项,同时支持自定义扩展,方便研究人员和开发者实现和测试新的3D生成算法。
richdreamer - 基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术
AI生成GithubRichDreamer多视图渲染开源项目文本转3D深度扩散模型
RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型,能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型,生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型,并提供在线演示,为3D内容创作提供了实用解决方案。
awesome-digital-human - 数字人技术资源集锦 涵盖3D头像生成到虚拟试衣
3D头像生成3D重建Github人体动画开源项目数字人类计算机图形学
该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
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