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meshgpt-pytorch

基于注意力机制的先进3D网格生成框架

MeshGPT3D建模深度学习神经网络计算机图形学Github开源项目

MeshGPT-Pytorch是一个开源项目，专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发，支持可变长度面处理，并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能，实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性，MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。
openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展
GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练
OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型，采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异，为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构，在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制，OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
osintgpt - 基于GPT模型的开源情报分析Python包
GithubOSINT GPTOpenAIPython包向量存储开源项目文本分析
osintgpt是一个基于OpenAI GPT模型的Python包，用于文本分析和开源情报(OSINT)应用。它提供文本嵌入计算、相似文档搜索、交互式GPT对话等功能。该工具集成了SQLite数据库用于管理对话数据，并支持Qdrant向量存储以实现高效的向量相似度搜索。osintgpt适用于研究人员进行OSINT数据分析，但需注意使用过程中可能涉及的相关服务费用。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
GSM - 创新框架实现高效3D人体生成
3D人体生成3D渲染Github开源项目深度学习生成对抗网络高斯贝壳图
Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术，用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构，通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练，生成多视图一致的高质量3D人体模型，并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
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