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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
Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总
3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场
Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表，涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术，并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑，优化服装设计流程，生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型，并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集，实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术，结合多模态生成模型
3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移
这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法，采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换，能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整，从而提高面部结构呈现的质量。
Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集
AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉
该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。
ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型
3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习
此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型，专为3D医学影像应用设计，特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练，无需人工标注，并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型，甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法，尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法，通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异，支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
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。
Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法
GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习
Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。
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。
MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统
3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目
MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统，支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位，在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景，MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文，MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。
相关项目
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