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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。

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。
GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成
3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D
GeoDream是一种创新的3D生成方法,通过结合广义3D先验和2D扩散先验,提高了生成一致3D几何结构的能力,同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性,可渲染1024x1024分辨率的逼真图像,并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标,将语义一致性评估从2D提升到3D。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目,用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库:多视角扩散模型(https://github.com/bytedance/MVDream)和集成SDS技术的3D生成(https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio)。由字节跳动研究团队开发,为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
awesome-generative-ai - 现代生成式人工智能项目和服务指南
Generative AIGithubOpenAI人工智能内容生成开源项目机器学习
awesome-generative-ai是一个综合性平台,聚焦最先进的生成式人工智能技术与项目。这些技术基于丰富数据训练的机器学习算法,能创造独特的图像、声音和文本。覆盖艺术、编程支持、交互式聊天等多个应用领域,本平台不仅展示成熟项目如GPT模型、Stable Diffusion,也鼓励社区成员贡献想法,共推技术进步。
DreamWaltz - 基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景
3D动画头像DreamWaltzGithubNeRF人体姿态开源项目文本生成3D
DreamWaltz是一个文本驱动的3D可动画化虚拟形象创建框架,结合了预训练2D扩散模型和人体参数模型。通过优化可变形NeRF表示,该框架能从骨骼条件下的扩散监督中学习,实现3D一致性和对任意姿势的泛化。DreamWaltz不仅可以生成单个可动画化虚拟形象,还能构建复杂场景,实现虚拟形象与物体、环境及其他虚拟形象的交互。
HeadStudio - 文本生成3D可动画头像的开源项目
3D高斯散射GithubHeadStudio可动画化头像头像生成开源项目文本到头像
HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目,能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色,具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比,HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果,为虚拟人物创作提供了新的技术支持。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型,从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程,先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验,后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示,该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先,并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。
awesome-conditional-content-generation - 条件内容生成的前沿技术与资源集锦
Github人工智能内容生成动作生成图像生成开源项目视频生成
这是一个综合性的条件内容生成资源库,主要聚焦于人体动作、图像和视频生成领域。项目汇集了最新研究论文和代码实现,包括音乐、文本和音频驱动的动作生成,以及人体动作预测等多个研究方向。同时还收录了条件图像和视频生成的相关资源,为该领域的研究和开发提供了丰富的参考材料。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
Awesome-Diffusion-Transformers - 扩散模型与Transformer融合的前沿研究进展汇总
AI生成Diffusion TransformersGithub图像合成开源项目深度学习计算机视觉
本列表汇总了扩散模型与Transformer架构结合的最新研究进展,涵盖图像、视频、语音和3D等多个领域。每个项目均包含发表时间、会议信息、任务类型和资源链接。列表持续更新,为研究者和开发者提供便捷途径跟踪这一快速发展的领域动态。
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