DSINE

创新表面法线估计技术提高精度和适应性

DSINE项目开发了创新的表面法线估计算法，通过分析像素光线方向和相邻法线关系，实现了对复杂真实图像的精确预测。该方法在小规模数据集训练条件下，展现出优于ViT模型的泛化能力。DSINE可适应多种分辨率和纵横比的图像，为计算机视觉领域提供了高精度的表面法线估计解决方案。

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介绍相关项目

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。

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

Grounding-DINO-1.5-API - 先进的开放集目标检测模型系列

GithubGrounding DINO 1.5IDEA Research少样本学习开源项目目标检测零样本迁移

Grounding DINO 1.5是IDEA Research开发的开放集目标检测模型套件,包括专业版和边缘版两个模型。项目提供模型使用示例,模型托管于DeepDataSpace平台。Grounding DINO 1.5 Pro在COCO、LVIS等多个零样本迁移基准测试中性能领先,并在ODinW少样本设置下创造新纪录。该模型在广泛场景中展现出强大泛化能力,推动了开放集目标检测的发展。

PIDM - 人像图像生成技术，支持姿态和外观定制

本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成，并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练，该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南，支持自定义数据集。实验比较显示，该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。

ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成

GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目

ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率

Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

PnPInversion - 先进的扩散模型逆向技术，仅需3行代码即可提升图像编辑效果

GithubPnPInversion图像反演图像编辑开源项目性能评估扩散模型

PnPInversion是一种新型扩散模型逆向方法，通过在源扩散分支纠正逆向偏差，仅需3行代码即可提升图像编辑效果。该技术在保持原图内容的同时提高编辑保真度。研究还提出PIE-Bench基准测试集，包含700张多样化场景和编辑类型的图像。评估显示PnPInversion在编辑性能和推理速度上均优于现有方法。

SiT - 可扩展插值变换器融合流模型和扩散模型的图像生成新方法

GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型

SiT项目开发了可扩展插值变换器，这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布，SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中，SiT以相同的骨架和参数超越了DiT，并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本，推动了图像生成技术的进步。

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