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GSM

创新框架实现高效3D人体生成

3D人体生成高斯贝壳图生成对抗网络3D渲染深度学习Github开源项目

Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术，用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构，通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练，生成多视图一致的高质量3D人体模型，并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。

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介绍相关项目
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。
gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。
Michelangelo - 新型3D形状生成技术，形状-图像-文本对齐方法
3D形状生成GithubMichelangelo图像条件生成多模态对齐开源项目文本条件生成
Michelangelo项目提出'先对齐后生成'方法，解决2D图像或文本生成3D形状的难题。通过形状-图像-文本对齐空间，该技术缩小了不同模态间的差距。项目核心包括SITA-VAE模型(用于3D形状编码和重建)和ASLDM模型(学习多模态到形状空间的映射)。实验结果显示，这种方法能生成质量更高、多样性更强、且与输入条件语义一致性更好的3D形状。
3DTopia - 创新的文本到3D模型生成系统
3DTopia3D资产优化Github两阶段生成开源项目扩散模型文本到3D生成
3DTopia是一个创新的文本到3D生成模型，采用双阶段处理方法。第一阶段利用扩散模型快速生成候选项，第二阶段对选中的资产进行精细化处理。这种方法支持高质量3D内容的快速创建，实现了从文本描述到逼真3D模型的高效转换。3DTopia结合了先进的机器学习技术，为3D设计、游戏开发和虚拟现实等领域提供了新的可能性。
awesome-digital-human - 数字人技术资源集锦 涵盖3D头像生成到虚拟试衣
3D头像生成3D重建Github人体动画开源项目数字人类计算机图形学
该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架，结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线，包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型，Physics3D能优化物理参数，实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具，有助于创建更真实精确的3D场景。
DigiHuman - 基于摄像头输入的3D角色全身动画生成系统
3D动画生成DigiHumanGithubUnity3D姿态估计开源项目面部动画
DigiHuman是一个开源的人工智能项目，通过摄像头输入自动生成3D角色模型的全身和面部动画。系统结合MediaPipe生成3D关键点和Unity3D渲染技术，实现了全身动作、面部表情等多种动画效果。支持多个混合形状动画、视频导出等功能，为3D虚拟角色动画制作提供了自动化解决方案。该项目支持多种3D模型类型，并优化了动画平滑度，为动画创作者和研究人员提供了创新工具和无限可能。
IMAGDressing - 虚拟试衣新技术 实现交互式个性化服装生成
GithubIMAGDressing人工智能可定制化图像生成开源项目虚拟试衣
IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目，采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑，引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件，支持快速个性化定制，无需额外训练即可在短时间内完成设置，为虚拟试衣体验提供多样化选择。
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。
RoHM - 基于扩散模型的稳健人体运动重建系统
AMASS数据集GithubRoHMSMPL-X人体动作重建开源项目扩散模型
RoHM是一个基于扩散模型的人体运动重建系统。它可以从含噪声和遮挡的输入数据中，在统一的全局坐标系下重建完整合理的人体运动。该系统将任务分为全局轨迹和局部运动两部分，并采用创新的条件模块捕捉二者关联。RoHM在多个标准数据集上表现优异，为人体运动重建研究提供了新的解决方案。
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