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RayDiffusion

射线扩散模型在相机姿态估计中的应用

RayDiffusion项目提出了一种将相机表示为射线并应用扩散模型的姿态估计方法。该方法支持已知边界框和从掩码自动提取边界框两种模式,同时提供射线回归选项。项目包含代码实现、预训练模型和使用说明,适用于计算机视觉领域的研究和开发。

RayDF - 革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术
3D建模GithubRayDF多视图一致性开源项目深度图像渲染神经网络
RayDF是一种创新的基于射线的连续3D形状表示方法,在渲染800x800深度图像时比传统方法快1000倍。该项目包含完整的训练和评估流程,涵盖双射线可见性分类器和射线-表面距离网络训练,并在多个数据集上进行了实验。RayDF在3D重建和渲染方面表现出色,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
DiffusionLight - 扩散模型生成镀铬球实现单图像光照估计
Chrome BallDiffusionLightGithub光照估计开源项目扩散模型环境图
DiffusionLight项目提出一种新颖的单图像光照估计技术,通过扩散模型在输入图像中渲染镀铬球。该方法利用大规模图像数据训练的扩散模型,发现镀铬球外观与初始噪声图的关系,并通过LoRA微调实现HDR光照估计。这一技术克服了现有方法在实际场景中的局限性,在多样化环境中展现出优异的光照估计效果和泛化能力。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展,涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务,提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源,为研究人员提供了重要的参考信息。
diffusion-rig - 基于个性化先验的人脸外观编辑技术
DiffusionRigGithub个性化先验人脸编辑开源项目扩散模型计算机视觉
DiffusionRig是一个基于扩散模型和3D面部重建的人脸外观编辑项目。它通过学习个性化先验知识,实现了对光照、表情和头部姿势等属性的精准调整,同时保持身份特征。该项目首先在FFHQ数据集上训练通用模型,然后可快速适应个人照片集。DiffusionRig为人像编辑和虚拟试妆等应用提供了新的技术方案。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
Radiata - 基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具
ControlNetGitGithubRadiataStable DiffusionTensorRT开源项目
Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 WebUI,提供稳定扩散、稳定扩散 XL 和 TensorRT 加速等功能。通过简单的 Git 和 Python 安装步骤,可以快速部署并享受高效的模型推理体验。同时支持 ControlNet 插件和 Lora & Lycoris 模型扩展,增强工具的灵活性和功能性。适用于 Windows 和 Linux 系统,详细文档参见官方网站。
LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术 突破图像处理新境界
AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散
LayerDiffuse是一个开源图像处理项目,专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台,未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码,为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具,LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。
Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容
3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型
Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目,专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型,实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本,为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性,对相关技术发展具有推动作用。
Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程
Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型
该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架,包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括:基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本,以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。
DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法
DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型
DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。
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