TripoSR

高效单图3D重建开源工具

TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型，基于大型重建模型(LRM)原理，能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上，处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色，为3D内容创作和研究提供了高效工具。

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SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D

3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉

SA3D是一个创新的三维目标分割框架，基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示，快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入，处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性，为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面，便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。

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。

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。

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。

Gaussian-SLAM - 革新性实时3D重建技术，融合高斯散射实现逼真效果

3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉

Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术，将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境，生成高质量纹理和细节，实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能，为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径，是计算机视觉和机器人领域的重要进展。

aura-sr - 基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具

AuraSRGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率

AuraSR是一款基于GAN技术的图像超分辨率工具，专为真实世界图像设计。作为GigaGAN论文的变体，它用于图像条件下的放大。该开源项目基于Torch实现，提供简洁的Python API，支持4倍图像放大，并能减少接缝伪影。AuraSR安装使用便捷，为开发者和研究者提供了强大的图像处理工具，适用于多种需要高质量图像增强的场景。

mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景

3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉

MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法，从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异，并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码，便于研究人员进行复现和改进。

MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架

GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图

MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。

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。

vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术

GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉

VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。

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