NDR-code

单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建

动态场景重建神经网络 RGB-D相机 3D重建 NeurIPS Github 开源项目

NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。

ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

neuralangelo - 从图像重建高精度3D表面模型的神经网络技术

3D重建GithubNeuralangelo开源项目机器学习神经网络计算机视觉

Neuralangelo是一个开源项目，专注于从图像重建高精度3D表面模型。该项目利用深度学习方法，提供了完整的代码实现，包括数据预处理、模型训练和网格提取功能。Neuralangelo在复杂场景重建中表现优异，适用于计算机视觉和图形学研究。项目文档包含详细使用说明和常见问题解答，便于研究人员快速上手。

CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务

CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉

CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架，通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集，提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表，为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发，并提供详细的安装和使用指南。

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。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架

GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目

SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架，基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法，处理多种场景表示和采样策略，并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念，例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法，适用于研究者和工程师。

Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染

3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成

Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法，通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术，提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具，在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。

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。

objectsdf_plus - 物体组合式神经隐式表面重建技术的进阶版本

3D重建GithubObjectSDF++开源项目深度学习神经隐式表面计算机视觉

ObjectSDF++是物体组合式神经隐式表面重建技术的改进版本。该技术通过引入遮挡感知的不透明度渲染公式和物体区分正则化项，提高了实例掩码监督的利用效率，从而在场景和物体层面实现更精确的表面重建。项目提供了适用于Replica和ScanNet数据集的训练和评估代码，为3D场景理解和重建研究提供了新的工具。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。

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