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sdfstudio

一体化神经隐式曲面重建框架

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。

Instant-angelo - 快速实现高保真三维重建,20分钟出结果
3D重建COLMAPGithubInstant-angelo开源项目快速重建高保真
Instant-angelo项目旨在在20分钟内实现高保真的数字孪生三维重建,特别适合移动设备捕获的RGB视频。通过使用UniSDF等技术,能够逼真地重建反射物体。项目支持平滑和细节重建模式,分别适用于简单和复杂表面。提供详细的安装和数据准备指南,并支持自定义数据集。了解如何高效地完成高质量神经表面的重建,体验快速稳定的三维模型生成。
HeadStudio - 文本生成3D可动画头像的开源项目
3D高斯散射GithubHeadStudio可动画化头像头像生成开源项目文本到头像
HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目,能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色,具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比,HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果,为虚拟人物创作提供了新的技术支持。
SurfD - 利用扩散模型生成任意拓扑结构的高质量3D表面
3D建模GithubSurf-D开源项目扩散模型深度学习表面生成
Surf-D是一种新型3D形状生成方法,通过扩散模型生成具有任意拓扑结构的高质量表面。它采用无符号距离场(UDF)表示表面,并使用基于点的自动编码器学习紧凑的潜在空间。该方法在无条件生成、类别条件生成、图像条件生成和文本到形状等任务中表现优异,为多模态3D内容创作提供了新的可能性。
CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉
CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术,无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示,通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上,CF-3DGS展现出优秀性能,为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。
UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南
BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目
UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场(NeRF)算法,并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现,旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法,适合技术用户快速上手并获得佳绩。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
RayDF - 革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术
3D建模GithubRayDF多视图一致性开源项目深度图像渲染神经网络
RayDF是一种创新的基于射线的连续3D形状表示方法,在渲染800x800深度图像时比传统方法快1000倍。该项目包含完整的训练和评估流程,涵盖双射线可见性分类器和射线-表面距离网络训练,并在多个数据集上进行了实验。RayDF在3D重建和渲染方面表现出色,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
tetra-nerf - 四面体表示法提升神经辐射场渲染效率
3D渲染GithubTetra-NeRF四面体表示开源项目神经辐射场计算机视觉
Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法,通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合,使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明,便于研究人员复现和拓展。
DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎 支持长视频合成与图像生成
AI绘画DiffSynth StudioGithub图像合成开源项目扩散模型视频生成
DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎,整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新,重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。
taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架
3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场
taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能,支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案,可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端,支持多种数据集,并提供从视频训练 NeRF 的功能。
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