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Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r

VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比

Radiance FieldsVGGSfMMast3r3D重建相机姿态估计Github开源项目

本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明，VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确，适合逆渲染；Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器，为相关研究提供了便利。

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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。
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Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
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Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
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GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法，结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流，并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案，可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。
lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术 实现3D场景的语义理解与交互
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LERF是一个创新的3D场景理解项目，结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互，生成高质量相关性图，支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项，与Nerfstudio集成，并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展，为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。
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本页面介绍了支持15种以上算法的光谱压缩成像重建工具箱，包括MST++等在NTIRE挑战中获奖的前沿方法。页面列出了TwIST、GAP-TV、DeSCI等顶级光谱重建算法，还提供了相关代码、预训练模型和实验结果，方便研究者进一步研究与应用。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
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