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splat

WebGL驱动的实时3D高斯泼溅渲染器

splat项目基于WebGL技术,实现了3D高斯泼溅的实时渲染。该渲染器可将一组图片转换为可交互的逼真3D场景,并在普通图形硬件上高效运行。支持键盘、鼠标和触摸等多种交互方式,用户可拖放.ply文件转换为.splat格式或通过URL参数加载自定义文件。项目采用渐进加载和异步排序等优化技术,提供流畅的3D场景浏览体验。作为轻量级WebGL实现,无需外部依赖即可运行。它采用CPU异步排序技术,优化了大规模点云数据的渲染效果。该项目还提供了多个预加载的3D模型示例,方便用户快速体验和测试。

3D_Render_for_Flux - 优化3D渲染技术和图像生成的应用
3D renderAI绘图FLUXGithubHuggingfacediffusers开源项目文本到图像模型
基于Flux技术,探索高质量3D渲染和图像生成的潜力。利用特定关键词,可生成逼真的人物、动物及自然景观。无论是构建真实场景还是创作多彩角色,该项目提供了明确的指引满足创作者需求。基础模型由Black Forest Labs开发,并可遵循Apache-2.0许可证下载使用。
stable-diffusion-webui-depthmap-script - 适用于Stable Diffusion WebUI的高分辨率深度图、立体图像和3D网格生成工具
3D影像GithubStable Diffusion WebUI全景照片填充开源项目批量处理深度图
此插件为AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI设计,提供高分辨率深度图、立体图像和3D网格生成功能。支持批处理、视频处理,并可独立运行。集成Marigold、MiDaS、ZoeDepth等技术,显著提升深度图效果。适用于3D摄影、立体图生成和多种3D引擎。提供多种模型选择和详细设置选项,满足不同需求。
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。
lightplane - 内存高效的神经3D场景渲染框架
3D渲染GPU优化GithubLightplane内存效率开源项目神经场景表示
Lightplane是一个内存高效的神经3D场景渲染框架,包含可微分辐射场渲染器和特征投影模块。它能以不到1GB的GPU内存渲染全高清图像批次,保持与现有方法相当的渲染和反向传播速度。框架包含Lightplane渲染器和投影器两个主要组件,均采用优化的GPU内核实现。Lightplane具有高内存效率和可扩展性,易于扩展和使用,能显著提升神经场方法的应用规模。
GaussianDreamerPro - 从文本生成高质量可操作3D高斯模型的创新技术
3D Gaussians3D资产生成GaussianDreamerProGithub图像渲染开源项目文本生成3D
GaussianDreamerPro是一个新型框架,用于从文本生成高质量、可操作的3D高斯模型。该框架将高斯点绑定到几何体上,逐步优化几何结构和外观细节。这种方法不仅提高了生成资产的质量,还使其能够轻松集成到动画、合成和模拟等下游应用中,拓展了3D内容创作的可能性。
model-viewer - 开源 Web 组件实现交互式 3D 模型展示
3D模型GitHub仓库Githubmodel-viewerweb组件开发工具开源项目
model-viewer 是一个开源 Web 组件,用于展示交互式 3D 模型。该组件支持多种 3D 文件格式,提供高性能渲染和简单易用的 API。开发者能够轻松地将 3D 模型集成到网页中,实现旋转、缩放等交互功能。此外,model-viewer 还包含后处理效果插件和在线编辑器,适用于多种 3D 展示场景。
diffusers.js - JavaScript扩散模型运行库支持GPU和WebGPU
AI绘图GPU加速GithubONNXWebGPUdiffusers.js开源项目
diffusers.js是一个JavaScript库,支持在GPU和WebGPU上运行扩散模型。它适用于浏览器和Node.js环境,具有简洁的API接口。该库经过性能优化,兼容多种模型,并提供实用示例。diffusers.js的开发过程中改进了onnx runtime、emscripten和WebAssembly,为AI图像生成领域贡献了重要工具。
HAC - 基于哈希网格的3D高斯点云压缩技术
3D Gaussian SplattingGithubHAC压缩算法哈希网格开源项目计算机视觉
HAC是一种新型3D高斯点云压缩技术,采用二进制哈希网格建立空间一致性,通过上下文模型分析锚点关系。该方法结合高斯分布熵编码和自适应量化,提升压缩效果。HAC还引入自适应掩蔽策略优化模型结构。作为首个基于上下文的3DGS压缩方案,HAC显著减小了模型体积,为3D场景表示压缩领域带来新突破。
TRIPS - 创新三线性点分布技术用于实时辐射场渲染
GithubTRIPS实时渲染开源项目渲染技术点云渲染神经网络
TRIPS是一种新型三线性点分布技术,结合了高斯分布和ADOP的优势,用于实时辐射场渲染。该技术将点栅格化到屏幕空间图像金字塔,并利用轻量级神经网络重建无缝图像,实现高质量渲染和60fps实时帧率。在复杂几何、广阔景观和自动曝光等场景中,TRIPS的表现超越了现有最先进方法。
LightGaussian - 高效压缩3D高斯模型 实现15倍存储减少和200+FPS渲染
3D高斯压缩GithubLightGaussian开源项目渲染优化神经渲染计算机图形学
LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术,实现了15倍的存储压缩,同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下,LightGaussian显著减小了模型体积,为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例,便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。
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