NeuralLift-360

将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术

NeuralLift-360 3D建模图像处理深度学习计算机视觉 Github 开源项目

NeuralLift-360是一项将单张2D照片转换为360度全方位3D模型的技术。该项目结合深度学习和计算机视觉，分析图像深度信息和前景掩码，实现高质量3D重建。项目提供Gradio应用界面，支持文本反转和Imagic微调功能，为研究人员和开发者提供实用的3D生成工具。

Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成

3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真

Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格，支持多种平台的演示，包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新，提供Windows和Docker安装支持，未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

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。

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。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

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。

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。

ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成

GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目

ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。

One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术

3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习

One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术，能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节，仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色，为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。

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