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MeshAnything

自回归Transformer实现的3D网格生成技术

三维模型生成人工智能机器学习深度学习计算机视觉Github开源项目

MeshAnything是一种基于自回归Transformer的3D网格生成技术，可根据输入生成高质量3D模型。支持网格和点云输入，能生成最多800面的模型。提供命令行接口和Gradio演示，适用于3D重建、扫描等场景。项目采用Python实现，支持Ubuntu系统和CUDA 11.8。安装简便，可通过pip直接安装或从GitHub克隆。目前已发布350m版本，并推出支持1600面的V2版本。

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介绍相关项目
MeshAnythingV2 - 艺术家级3D网格模型生成技术
3D生成AI模型GithubMeshAnything V2开源项目网格生成计算机图形学
MeshAnything V2是一个创新的3D网格模型生成项目，采用相邻网格分词技术，生成高质量的艺术家级模型。该项目可接受文本、图像或现有网格模型作为输入，输出最多包含1600个面的精细3D模型。项目提供命令行接口和Gradio演示界面，方便用户创建复杂3D模型。适用于需要快速生成高质量3D网格模型的场景。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目，专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发，支持可变长度面处理，并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能，实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性，MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术，利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架，能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型，提供多种模型变体，支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重，并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
Meshy - 快速将文本和图片转化为3D模型的AI技术
3D模型AI创意AI工具AI纹理AI辅助设计Meshy实时预览热门用户友好
Meshy是一款强大的AI 3D模型生成工具，可实现从文本和图片到3D模型的快速转换。支持AR、VR及传统3D建模，Meshy为3D内容创作提供了一流的简便解决方案，加速3D工作流程。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格，支持多种平台的演示，包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新，提供Windows和Docker安装支持，未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
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。
DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架
3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成
DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动，支持灵活的拓扑变化，并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码，以及自定义数据集支持。
Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览
Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学
本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。
相关项目
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