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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
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术，能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节，仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色，为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。
4DGaussians - 4D高斯分布用于实时动态场景渲染
3D重建4D Gaussian SplattingGithub动态场景渲染实时渲染开源项目计算机视觉
4DGaussians是一种用于实时渲染动态场景的新技术。该方法使用4D高斯函数对动态场景进行建模,具有快速收敛和实时渲染的特点。项目支持合成场景、真实动态场景和多视角场景等多种数据集,并提供完整的训练、渲染和评估流程。4DGaussians在动态场景重建和渲染方面的进展,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
I_am_a_person - 全面AI数字人解决方案
AI绘图Github大语言模型开源项目数字人语音合成语音识别
I_am_a_person是一个综合性AI数字人项目，涵盖形象生成、语音识别、大语言模型和语音合成等多个领域。项目整合了人体姿态估计、换脸技术、AI绘图等先进技术，并探索真人和虚拟数字人驱动技术。通过多种语音和语言模型的应用，该项目旨在实现全方位的AI数字人解决方案。
S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
DreamWaltz - 基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景
3D动画头像DreamWaltzGithubNeRF人体姿态开源项目文本生成3D
DreamWaltz是一个文本驱动的3D可动画化虚拟形象创建框架，结合了预训练2D扩散模型和人体参数模型。通过优化可变形NeRF表示，该框架能从骨骼条件下的扩散监督中学习，实现3D一致性和对任意姿势的泛化。DreamWaltz不仅可以生成单个可动画化虚拟形象，还能构建复杂场景，实现虚拟形象与物体、环境及其他虚拟形象的交互。
stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型
3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦
Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。
GaussianShader - 创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果
3D Gaussian SplattingGaussianShaderGithub反射表面实时渲染开源项目神经渲染
GaussianShader是一种新型3D渲染方法，通过在3D高斯上应用简化着色函数，提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度，同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性，GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观，为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
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