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单图转3D模型的AI技术突破

Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展,实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术,该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进,但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎,确保符合伦理标准。

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。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
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。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
diffusers - 模块化的预训练扩散模型库,支持图像、音频和3D结构生成
DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型
🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库,提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型,适用于多种任务和应用场景,并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。
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。
Perp-Neg-stablediffusion - Perp-Neg算法突破二维扩散模型限制实现三维生成
3D模型AI绘图GithubPerp-NegStable Diffusion图像生成开源项目
Perp-Neg-stablediffusion项目开发了新型负面提示算法,将二维扩散模型扩展至三维领域,缓解了Janus问题。该技术改进了Stable Diffusion的图像生成能力,并实现了三维物体生成。项目开源代码允许研究者探索Perp-Neg在图像合成和三维建模等领域的应用。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型
3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型
Wonder3D是一个开源的3D重建项目,采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像,然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码,支持自定义数据训练,并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势,为3D内容创作提供了高效解决方案。
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