mip-splatting

实现无锯齿3D高斯渲染的创新技术

3D Gaussian Splatting Mip-Splatting 计算机视觉图形渲染 CVPR Github 开源项目

Mip-Splatting是一个创新的3D高斯渲染项目，通过3D平滑滤波器和2D Mip滤波器消除渲染伪影，实现无锯齿效果。该技术在CVPR 2024获得最佳学生论文奖，体现了其在计算机视觉和图形学领域的重要性。项目提供在线演示，展示了其高质量的渲染效果。

文档

GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法

3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉

GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法，结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流，并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案，可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。

GaussianImage - 使用2D高斯溅射实现快速图像表示和压缩

2D高斯散射ECCV 2024GaussianImageGithub图像压缩开源项目神经图像编解码器

GaussianImage是一种基于2D高斯溅射的图像表示和压缩方法。它使用紧凑的2D高斯表示和新型栅格化技术，实现高效图像表示，具有训练时间短、GPU内存占用少和渲染速度快等特点。该方法结合矢量量化技术，构建了低复杂度的神经图像编解码器。解码速度达2000 FPS左右，优于JPEG等传统编解码器，并在低比特率下提供更好的压缩性能，推动了神经图像编解码技术的发展。

GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯

2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目

本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息，而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例，比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染，可方便地整合到动画和仿真管道中。

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。

gaustudio - 模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用

3D Gaussian Splatting3DGSGauStudioGithub三维重建开源项目计算机视觉

GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架，整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究，优化复杂场景处理流程，并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。

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。

Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染

3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成

Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法，通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术，提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具，在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

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。

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。

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