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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SIFU - 单图高精度3D人体重建技术适用于实际应用场景

3D人体重建GithubSIFU开源项目深度学习计算机视觉隐式函数

SIFU是一项创新的3D人体重建技术，能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度，并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出，适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文，SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。

SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果

GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率

本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。

MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统

3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目

MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统，支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位，在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景，MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文，MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

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。

gtsfm - 高性能并行结构运动恢复管线GTSfM

3D重建GTSAMGTSfMGithub并行计算开源项目结构运动恢复

GTSfM是一个基于GTSAM的开源结构运动恢复(SfM)管线，专为并行计算设计。它利用Dask实现分布式处理，集成了SuperPoint和SuperGlue等先进算法。GTSfM提供Python接口，无需编译即可使用。该项目支持多种场景重建任务，可与Nerfstudio等工具集成，为计算机视觉领域提供了灵活高效的解决方案。

AI 3D Generation - 利用AI技术根据文本和图像快速创建3D模型

3D模型AI 3D生成AI创意AI工具AI辅助设计Spline图片转3D文本转3D热门

Spline AI 3D Generation是一个免费交互式3D设计工具，支持用户实时将文本与图像转换为3D模型。该平台用户友好，提供快速转换功能，助力用户快速将创意实现，并构建个性化3D资料库。

openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具

3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本

OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。

Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架

3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练

Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。

pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型

3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签

pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。

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