tetra-nerf

四面体表示法提升神经辐射场渲染效率

Tetra-NeRF 神经辐射场四面体表示 3D渲染计算机视觉 Github 开源项目

Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法，通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合，使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明，便于研究人员复现和拓展。

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介绍相关项目

awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用

3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉

该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。

taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架

3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场

taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能，支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案，可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端，支持多种数据集，并提供从视频训练 NeRF 的功能。

UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南

BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目

UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场（NeRF）算法，并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现，旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法，适合技术用户快速上手并获得佳绩。

nerf-factory - PyTorch实现的NeRF算法集合

3D渲染GithubNeRFPyTorch开源项目神经辐射场计算机视觉

NeRF-Factory是一个包含7种流行NeRF模型PyTorch实现的开源库。该项目支持7个常用NeRF数据集，提供可视化工具，易于扩展和使用。研究人员可通过简单命令运行不同NeRF模型，进行训练和评估。这个由POSTECH、KAIST和Kakao Brain维护的项目为NeRF研究提供了实用的实验平台。

instruct-nerf2nerf - 基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术

3D场景编辑AI绘图GithubInstruct-NeRF2NeRFNeRF开源项目计算机视觉

Instruct-NeRF2NeRF是一种神经辐射场编辑技术，通过文本指令实现3D场景修改。该项目基于Nerfstudio开发，融合NeRF和InstructPix2Pix技术，提供高质量的3D场景编辑功能。项目文档包含详细的安装说明、使用方法和训练建议，并提供多种配置选项以适应不同GPU内存限制。Instruct-NeRF2NeRF为3D内容创作领域带来了新的可能性。

awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源

3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目

本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议，提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态，并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。

GNT - 使用Transformer重建和渲染NeRF模型

GNTGithubNeRFtransformer图像重建开源项目渲染

Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。

ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

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

3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉

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。

nvdiffrec - 从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照

3D模型GithubNVIDIANeRFPyTorchnvdiffrec开源项目

本项目旨在从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照，基于论文《从图像中提取三角形3D模型、材质和光照》的方法。项目新增支持FlexiCubes技术，并简化代码，保持原有运行性能。需要Python 3.6+及CUDA 11.3+环境，主要适用于高端NVIDIA GPU。提供多种配置和示例，包括NeRF合成数据集及NeRD数据集，并有详细的安装和使用教程，适合从事3D深度学习研究的开发者和学者。

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