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instruct-nerf2nerf

基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术

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。

instant-ngp - 高效训练和渲染神经图形基元的开源框架
3D重建GithubNeRF实时渲染开源项目机器学习神经图形基元
instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。
LandMark - 先进的大规模3D城市场景重建与渲染技术
GithubGridNeRFLandMark三维重建并行训练开源项目神经辐射场
LandMark是一个基于GridNeRF的大规模3D城市场景重建与渲染系统。通过并行计算、算子优化和算法改进,该系统实现了100平方公里以上城市数据的高效3D神经场景训练,渲染分辨率可达4K。LandMark不仅支持场景布局调整和风格化等功能,还提供了完整的训练、渲染和应用基础设施,为大规模真实世界3D重建开辟了新的可能。
X-KANeRF - 利用多种基函数拟合神经辐射场方程
GithubKANNeRF基函数开源项目神经网络计算机图形学
X-KANeRF项目探索了利用Kolmogorov-Arnold网络和多种基函数拟合神经辐射场方程的方法。项目实现了20多种基函数模型,包括B样条、傅里叶变换和高斯RBF等,并在合成数据集上比较了性能。研究结果显示不同基函数对NeRF表现的影响各异,为NeRF模型优化提供了新视角。该研究为理解和改进NeRF模型提供了新思路,有望推动计算机视觉和图形学领域的进步。
InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型
GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉
InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型,简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题,并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示,该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置,包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例,并支持PyTorch 1.5+。
Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹
Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术,能在20秒内生成粗略3D高斯溅射,5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型,并提供了在线演示,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型,支持静态、动态和可变外观数据集
GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场
K-Planes是一个创新的显式辐射场模型,可扩展到任意维度场景,适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模,推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型,并与NerfAcc和NerfStudio集成,便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上,K-Planes展现了良好的性能,为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型
GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调
该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。
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。
Awesome-Implicit-NeRF-Robotics - 机器人领域中神经隐式表示和NeRF技术的最新进展
3D重建GithubNeRFSLAM姿态估计开源项目机器人
这个项目汇集了神经隐式表示和NeRF在机器人领域的应用论文,涵盖物体姿态估计、SLAM、操作学习、物体重建、物理模拟和导航规划等方向。它为研究人员和工程师提供了解该交叉领域最新进展的综合资源。
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