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Physics3D

基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架

Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。

Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术
Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理
Cycle3D是一项图像到3D生成技术,通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性,在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异,为3D内容创作提供了新的解决方案。
GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯
2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目
本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息,而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例,比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染,可方便地整合到动画和仿真管道中。
GaussianSplats3D - Three.js驱动的实时3D高斯点渲染引擎
3D Gaussian SplattingGithubThree.jsWebGL开源项目渲染器点云
GaussianSplats3D是基于Three.js的3D高斯点渲染引擎,能将2D图像转换为实时交互的3D场景。它支持.ply、.splat和.ksplat格式,集成了WebXR、球谐函数渲染和优化的剔除排序算法。该项目可独立运行或与Three.js场景集成,为3D渲染提供灵活解决方案。GaussianSplats3D适用于Web环境,支持大规模点云渲染,性能优化突出。
Infusion - 基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术
3D GaussiansGithub图像修复开源项目扩散模型深度补全神经渲染
InFusion项目提出了一种创新的3D场景修复方法,通过学习扩散先验的深度完成来修复3D高斯体。该技术实现了对不完整3D场景的高质量修复,能够处理复杂的遮挡情况。InFusion为3D重建和虚拟现实等领域提供了新的解决方案,项目开源了推理代码和预训练模型,为相关研究和开发提供了重要资源。
GeoGaussian - 几何感知高斯分布的场景渲染新方法
3D GaussiansGithub几何约束场景渲染开源项目新视角合成点云
GeoGaussian是一种创新的场景渲染方法,利用几何感知的高斯分布优化来保持场景结构。它通过初始化表面对齐的薄高斯分布和约束优化,有效保持了场景的几何和纹理特征。该方法在新视角合成和几何重建方面表现优异,尤其适合结构化区域。项目开源了代码、数据集和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场
本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。
BAD-Gaussians - 基于高斯散射的3D场景去模糊重建与新视角合成技术
3D重建BAD-GaussiansGithub图像去模糊开源项目新视角合成高斯散射
BAD-Gaussians是一种创新的3D场景重建方法,结合束调整和高斯散射技术,有效处理运动模糊图像。该方法不仅能实现高质量的图像去模糊,还可合成新视角场景。基于nerfstudio框架实现,BAD-Gaussians支持多种数据集和训练模式,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
vid2player3d - 基于广播视频的物理模拟网球技能学习系统
GithubSIGGRAPH开源项目机器学习物理模拟网球技能视频分析
vid2player3d是一个从广播视频中学习网球技能的物理模拟系统。该项目结合物理模拟和机器学习技术,使用分层控制器架构,包括低级模仿策略、运动嵌入和高级规划策略。系统在IsaacGym环境中实现,能够捕捉真实选手的动作特征,为虚拟体育训练和娱乐应用提供了新的技术方案。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
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