NeuralLift-360

将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术

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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。

StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型

3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络

StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法，结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像，通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型，可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。

Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术

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Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术，可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。

stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型

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Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。

Alpha3D - 快速高效的2D到3D资产生成平台

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Alpha3D是一个创新的AI平台，可将文本和2D图像快速转换为高质量3D数字资产。该平台操作简单，无需3D建模经验，适用于游戏开发、3D设计、XR和元宇宙等领域。相比传统方法，Alpha3D能显著提高效率并降低成本，为内容创作者提供便捷高效的3D资产生成解决方案。用户只需上传2D图像或输入文本，即可自动生成3D模型，大幅节省时间和资源。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

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Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

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。

LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型

LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建

3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络

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。

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