murf

多基线辐射场技术革新三维场景重建

MuRF 多基线辐射场计算机视觉 3D重建 CVPR 2024 Github 开源项目

MuRF是一种新型多基线辐射场技术，支持多种基线设置，在各类评估条件下表现卓越。该项目在三维场景重建领域取得突破，推动了计算机视觉和图形学的发展。MuRF在DTU、RealEstate10K和LLFF等数据集上展现出优异性能，为相关研究和应用提供了新思路。

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。

sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架

GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目

SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架，基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法，处理多种场景表示和采样策略，并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念，例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法，适用于研究者和工程师。

SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱

3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成

这个工具箱支持X光新视角合成（NVS）和计算机断层扫描（CT）重建，包含9种前沿算法：6种基于NeRF，2种基于优化，1种为分析方法。此外，提供了可视化代码和数据生成代码，支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试，并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。

3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现

3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目

此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。

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。

mahalanobis_3d_multi_object_tracking - 在NuScenes Tracking Challenge中荣获冠军，提升了自主驾驶3D多目标追踪的准确率

AB3DMOTAutonomous DrivingGithubNuScenes Tracking ChallengeProbabilistic TrackingStanford University开源项目

该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法，在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比，显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码，以及详细的运行步骤，便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果，该方法在多目标追踪准确率（AMOTA）上表现出色，特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法，可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术，实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程，涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集，为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架

GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图

MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。

DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法

DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率

DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。

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