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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 2024Github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。

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介绍相关项目
NeuralLift-360 - 将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术
3D建模GithubNeuralLift-360图像处理开源项目深度学习计算机视觉
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。
instruct-nerf2nerf - 基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术
3D场景编辑AI绘图GithubInstruct-NeRF2NeRFNeRF开源项目计算机视觉
Instruct-NeRF2NeRF是一种神经辐射场编辑技术，通过文本指令实现3D场景修改。该项目基于Nerfstudio开发，融合NeRF和InstructPix2Pix技术，提供高质量的3D场景编辑功能。项目文档包含详细的安装说明、使用方法和训练建议，并提供多种配置选项以适应不同GPU内存限制。Instruct-NeRF2NeRF为3D内容创作领域带来了新的可能性。
mvdream-sd2.1-diffusers - 基于多视图扩散的开源3D生成模型框架
3D生成DiffusersGithubHuggingfaceMVDream人工智能多视角扩散开源项目模型
MVDream-sd2.1-diffusers是一个开源的3D内容生成框架，基于多视图扩散技术。该项目将MVDream模型移植到Diffusers库中，实现了多视角3D生成功能。通过文本提示，用户可以创建高质量的3D模型，适用于创意设计和虚拟内容制作。项目在GitHub上提供示例代码，方便快速上手。框架设计时考虑了伦理因素，避免生成具有敌意或冒犯性的内容。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案
GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据
OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器，并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同，该模型未采用延迟反向传播技术，并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布，适用于研究用途，商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见，并确保其用法符合法律法规。
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略，用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择，实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次，并采用块级细节层次选择和聚合策略，实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示，CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量，并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率
DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习
DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络，相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中，DiffIR展现出最先进的性能，同时大幅降低计算成本，为图像修复技术开辟了新的发展方向。
image-restoration-sde - 创新图像恢复方法 结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion
GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习
该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。
Mask3D - 改进3D语义实例分割方法，兼容多种数据集
3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目
Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目，支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具，提供高效的架构和训练流程，包括数据预处理、模型训练与测试。此外，Mask3D在多个挑战中表现优异，包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。
glomap - 全局结构运动重建的高效解决方案
COLMAPGLOMAPGithub三维重建开源项目结构运动计算机视觉
GLOMAP是一个基于图像的通用全局结构运动重建管线，与COLMAP相比，它提供了更高效和可扩展的重建过程。GLOMAP以COLMAP数据库为输入，输出COLMAP稀疏重建结果，重建速度通常快1-2个数量级，同时保持或超越原有重建质量。该项目支持从数据库或图像开始的端到端重建，并提供重建结果优化指南。
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