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单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建

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。

OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现
3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目
此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计,兼容多种公开的2D和3D数据集,如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化,并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南,旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。
GNT - 使用Transformer重建和渲染NeRF模型
GNTGithubNeRFtransformer图像重建开源项目渲染
Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。
4DGen - 基于视频的动态3D内容生成,实现空间-时间一致性
4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射
4DGen是一个开源项目,专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换,通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具,并开放了代码和数据集,为相关研究和开发提供资源。
IJCAI2023-CoNR - 基于神经渲染的动漫角色动画生成技术
AI绘图CoNRGithub动画角色表开源项目深度学习神经渲染
IJCAI2023-CoNR项目开发了一种协作式神经渲染技术,可将手绘动漫角色设定图转换为舞蹈视频。该技术结合超密集姿态序列和角色设定图,实现高质量动画生成。这项研究为动漫创作提供了新工具,可能显著改变传统动漫制作流程。项目已开源代码和数据集,并提供在线演示和教程,便于研究者和开发者探索应用。
TripoSR - 基于单一图像的AI快速3D模型重建技术
3D建模GithubHuggingfaceStability AITripoSR人工智能图像重建开源项目模型
TripoSR是一款开源的3D生成模型,由Stability AI与Tripo AI联合开发。该模型采用改进的LRM网络架构,能将单张图像快速重建为3D模型。通过优化数据处理方法和增强渲染技术,模型在Objaverse数据集上展现出优秀的泛化性能。项目已开源并提供在线演示平台。
ReCon - 融合对比和生成方法的3D表示学习框架
3D表示学习GithubReCon少样本学习开源项目点云分类零样本学习
ReCon是一个融合对比学习和生成式预训练的3D表示学习框架,有效解决了数据不足和表示过拟合问题。该框架在3D点云分类、少样本学习和零样本迁移等任务中表现出色,在ScanObjectNN数据集上达到91.26%的分类准确率。ReCon展现了在3D表示学习领域的先进性能,为相关研究提供了新的思路。
Mask3D - 改进3D语义实例分割方法,兼容多种数据集
3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目
Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目,支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具,提供高效的架构和训练流程,包括数据预处理、模型训练与测试。此外,Mask3D在多个挑战中表现优异,包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
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。
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