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3DModelingRL

深度强化学习在3D建模中的应用与突破

3DModelingRL项目展示了一种创新的3D建模方法,利用深度强化学习模拟人类建模过程。项目包含Prim-Agent和Mesh-Agent两个核心组件,分别用于生成基于图元的表示和编辑网格。该方法在ECCV 2020会议发表,为3D建模领域开辟新方向。项目提供完整代码、预训练模型和数据集,便于研究者进一步探索和应用。

openrl - 综合性强化学习平台,支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架,支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持,兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时,OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置,并提供中英文文档。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型,可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术,能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图,pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能,为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
Mask3D - 改进3D语义实例分割方法,兼容多种数据集
3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目
Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目,支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具,提供高效的架构和训练流程,包括数据预处理、模型训练与测试。此外,Mask3D在多个挑战中表现优异,包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。
MeshAnything - 自回归Transformer实现的3D网格生成技术
Github三维模型生成人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
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。
Realistic_Vision_V3.0_VAE - 内置VAE优化的写实风格AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXL图像生成开源项目模型模型训练
Realistic_Vision_V3.0是一个集成VAE编码器的AI图像生成模型,主要用于创建写实风格图像。模型使用Euler A或DPM++ SDE Karras采样方式,通过配置CFG参数和负面提示词来控制生成质量。支持配合4x-UltraSharp工具进行超分辨率处理,目前已在Mage.Space平台部署。
zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破
3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型
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。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例,包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例,覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新,提供最新的研究动态和工具,如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案
GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据
OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器,并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同,该模型未采用延迟反向传播技术,并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布,适用于研究用途,商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见,并确保其用法符合法律法规。
generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型
GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D,专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成,旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布,支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果,适用于研究及教育用途。
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