draco

Google开源的3D几何数据压缩库

Draco是Google开发的开源库,用于压缩3D几何网格和点云数据。它可以显著减小3D图形文件大小,同时保持视觉质量。Draco提供C++压缩源码和多语言解码器,支持压缩顶点、连接信息、UV、颜色、法线等属性。通过使用Draco,3D应用可以获得更快的加载速度和更好的渲染性能。

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介绍相关项目

graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架

3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

drogon - 高性能跨平台C++Web应用框架

C++DrogonGithubHTTP框架Web应用开源项目异步编程

Drogon是基于C++17/20的高性能HTTP应用框架，支持跨平台开发。框架提供异步编程模式，支持HTTP、WebSocket和JSON，具有高并发、简单反射、灵活路由等特点。Drogon还包含ORM实现、插件系统和AOP支持，适用于构建多种Web应用服务器。其简洁API和丰富功能使C++开发Web应用更加高效。

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。

lz4 - 高性能无损压缩算法极速压缩解压

GithubLZ4压缩算法多核性能开源软件开源项目高速解压

LZ4是开源的高性能无损压缩算法，单核压缩速度超500 MB/s，可扩展至多核CPU。其解压速度极快，单核可达数GB/s。LZ4支持动态调节速度和压缩比，并提供高压缩版本LZ4_HC。它兼容字典压缩，结合Zstandard字典构建器可显著提升小文件压缩效率。LZ4以BSD 2-Clause许可证发布，适用于多种应用场景。

caesium-image-compressor - 多格式图像压缩工具保留质量快速减小体积

Caesium Image CompressorGithub图片压缩多语言支持开源软件开源项目跨平台

Caesium Image Compressor是一个跨平台的开源图像压缩工具，支持JPG、PNG和WebP格式。它能在维持图像质量的前提下，有效减小文件大小。该软件适用于Windows、MacOS和Linux系统，为用户提供了便捷的图片处理方案。此外，Caesium还支持多语言界面，欢迎社区参与翻译工作。

llama-zip - 利用大语言模型实现高效文本压缩的开源工具

Githubllama-zip压缩工具开源项目文本压缩算术编码语言模型

llama-zip是一个开源的无损压缩工具，结合大型语言模型(LLM)和算术编码技术。它采用滑动上下文窗口方法，可压缩任意长度的文本，并支持结构化文本、自然语言和二进制数据。在多种文本数据测试中，llama-zip展现出优于传统压缩工具的性能，为数据压缩领域带来了新的可能性。

skia - 功能强大的开源 2D 图形绘制库

2D图形库GithubSkia几何图形开源项目文本渲染绘图

Skia 是一个开源的 2D 图形库，用于绘制文本、几何图形和图像。该库提供了 API 用于创建跨平台的图形应用程序，支持 OpenGL 和 Vulkan 等多种渲染后端。Skia 适用于移动应用、桌面软件和 Web 项目的图形开发需求。

LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型

LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。

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。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D

GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

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