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instruct-nerf2nerf

基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术

Instruct-NeRF2NeRF3D场景编辑NeRFAI绘图计算机视觉Github开源项目

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。

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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。
SceneTex - 基于扩散先验的室内场景高质量纹理合成方法
3D渲染GithubSceneTex室内场景开源项目扩散模型纹理合成
SceneTex是一种基于扩散先验的室内场景纹理合成方法。该方法将纹理合成视为RGB空间中的优化问题，采用多分辨率纹理场隐式编码网格外观，并使用交叉注意力解码器确保跨视图风格一致性。SceneTex能为3D-FRONT场景生成高质量、风格一致的纹理，在视觉质量和提示保真度方面优于现有方法。
Neverscene - 智能室内设计概念生成平台
AI室内设计AI工具Neverscene个性化风格社交媒体内容高清图像生成
Neverscene是一个基于AI技术的室内设计概念生成平台。该工具能捕捉设计师的独特风格,生成超写实的室内场景。用户可通过简单操作创建多样化的空间效果,包括客厅、卧室、厨房等。支持4K高清图像导出,呈现精细细节。Neverscene旨在为设计师提供灵感,增加社交媒体互动,并吸引潜在客户。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。
threestudio - 将2D文本到图像生成模型提升为3D内容创作的统一框架
3D内容生成Githubthreestudio单图像少样本图像开源项目文本提示
threestudio是一个创新的3D内容创作框架，通过升级2D文本到图像生成模型，实现从文本提示、单张图像或少量图像生成3D内容。该框架集成了多种先进的3D生成方法，包括ProlificDreamer、DreamFusion和Magic3D等。使用简单的文本描述或图像输入，可以生成高质量的3D模型、纹理和动画。threestudio提供在线演示和本地部署选项，同时支持自定义扩展，方便研究人员和开发者实现和测试新的3D生成算法。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r - VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比
3D重建GithubMast3rRadiance FieldsVGGSfM开源项目相机姿态估计
本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明，VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确，适合逆渲染；Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器，为相关研究提供了便利。
neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱，支持TensorFlow和Keras
GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目
Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱，兼容TensorFlow和Keras，包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数，适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装，并提供科研文献引用支持，项目鼓励社区贡献，已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。
EasyInstruct - 大型语言模型指令处理框架简介
EasyInstructGPT-4GithubPython包大语言模型开源项目指令处理框架
EasyInstruct是一个易于使用的指令处理框架，适用于GPT-4、LLaMA、ChatGLM等大型语言模型。框架模块化实现指令生成、选择和提示，支持Self-Instruct、Evol-Instruct和反向翻译等技术，提供丰富的选择指标如长度、困惑度和GPT评分，并包含Shell脚本和Gradio应用的快速上手指南。
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取，估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法，构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性，并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
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