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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。

TalkingGaussian - 结构持久性3D会说话头像合成的高斯散射方法
3D说话头合成GithubTalkingGaussian开源项目深度学习计算机视觉高斯散射
TalkingGaussian项目展示了一种新型3D会说话头像合成技术,基于高斯散射方法实现结构持久性。该项目包含完整的处理流程,涵盖视频预处理、音频特征提取和模型训练。系统支持目标音频推理,生成结构稳定且口型同步的逼真说话头像。项目提供了详细的安装指南、数据准备步骤和使用说明,便于研究人员进行实验和开发。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成
3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉
GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法,可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像,具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程,支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。
LightGaussian - 高效压缩3D高斯模型 实现15倍存储减少和200+FPS渲染
3D高斯压缩GithubLightGaussian开源项目渲染优化神经渲染计算机图形学
LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术,实现了15倍的存储压缩,同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下,LightGaussian显著减小了模型体积,为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例,便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。
GaussianShader - 创新3D高斯溅射技术提升反射表面渲染效果
3D Gaussian SplattingGaussianShaderGithub反射表面实时渲染开源项目神经渲染
GaussianShader是一种新型3D渲染方法,通过在3D高斯上应用简化着色函数,提高了反射表面场景的神经渲染质量。这种方法保持实时渲染速度,同时实现不同光照环境下的高保真自由视角渲染。通过结合传统属性和新的着色属性,GaussianShader能够准确捕捉视角依赖的外观,为反射和漫反射表面重建提供高质量的材质和光照效果。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
3D-Gaussian-Splatting-Papers - 3D高斯溅射技术论文集锦:最新研究进展与应用
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目新视角合成深度学习计算机视觉
本项目汇集了3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)领域的前沿研究论文,涵盖基础理论与实际应用。收录内容包括多篇综述文章和顶级会议论文,按时间倒序排列。提供论文中英文摘要和代码链接,为3D场景重建和新视角合成研究提供全面参考。
Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成
3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像
Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型,生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练,包括几何引导模型和高斯头像模型,能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案,可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。
2d-gaussian-splatting - 基于2D高斯溅射的高精度场景表示与渲染方法
2D Gaussian SplattingGithub几何重建开源项目网格提取表面元素辐射场
2D高斯溅射项目提出了一种新型场景表示方法,使用2D定向圆盘表示场景并通过可微光栅化渲染。该方法开发了正则化技术提升重建质量,设计了网格化算法,在几何精度和渲染质量上取得显著进展。项目提供完整的训练评估脚本和SIBR可视化工具,为3D场景重建和新视角合成领域带来创新解决方案。
Gaussian-SLAM - 革新性实时3D重建技术,融合高斯散射实现逼真效果
3D重建Gaussian-SLAMGithubSLAM开源项目神经渲染计算机视觉
Gaussian-SLAM是一种创新的3D场景重建技术,将高斯散射与SLAM系统相结合。该技术能够准确映射环境,生成高质量纹理和细节,实现照片级真实的稠密重建效果。Gaussian-SLAM在Replica、TUM_RGBD、ScanNet等多个数据集上展示了优秀性能,为实时3D重建和增强现实应用开辟了新途径,是计算机视觉和机器人领域的重要进展。
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