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LangSplat

将3D场景与自然语言融合的高斯点云渲染技术

LangSplat是一种创新的3D语言高斯点云渲染技术,融合3D场景重建和自然语言处理。该技术引入场景级语言自动编码器,降低内存需求,实现高效语言特征建模。项目提供完整训练流程,涵盖特征生成、自动编码器训练和模型优化,支持研究者在自定义场景中应用LangSplat。

GaussianDreamerPro - 从文本生成高质量可操作3D高斯模型的创新技术
3D Gaussians3D资产生成GaussianDreamerProGithub图像渲染开源项目文本生成3D
GaussianDreamerPro是一个新型框架,用于从文本生成高质量、可操作的3D高斯模型。该框架将高斯点绑定到几何体上,逐步优化几何结构和外观细节。这种方法不仅提高了生成资产的质量,还使其能够轻松集成到动画、合成和模拟等下游应用中,拓展了3D内容创作的可能性。
InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术,利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架,能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型,提供多种模型变体,支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重,并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法
3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成
Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法,利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型,从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列,Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题,同时优化了纹理更新过程。实验结果显示,在文本驱动纹理生成领域,Text2Tex的性能明显优于现有技术。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
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。
PointMamba - 用于点云分析的简单状态空间模型
GithubMambaPointMambaState Space ModelTransformers开源项目点云分析
该项目提出了一种名为PointMamba的模型,它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验,应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法,在有效减少计算成本的同时,提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记,并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明,PointMamba在多个数据集上的表现优异,显著降低了GPU内存使用和计算量,为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。
splade-v3 - SPLADE-v3稀疏神经信息检索模型的最新进展
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目文本检索机器学习模型自然语言处理
SPLADE-v3是SPLADE系列的最新稀疏神经信息检索模型,基于SPLADE++SelfDistil优化而来。该模型采用KL散度和MarginMSE混合损失函数,每次查询选取8个负样本进行训练。在性能方面,SPLADE-v3在MS MARCO开发集上达到40.2的MRR@10分数,BEIR-13测试中获得51.7的平均nDCG@10。这一成果为稀疏神经信息检索领域树立了新标准。研究人员可以通过GitHub平台获取并应用SPLADE-v3模型,以提升信息检索效果。
Kolors - 高性能文本到图像生成模型
AI绘图GithubKolors多语言开源开源项目文生图模型
Kolors是一款基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。该模型经过数十亿文本-图像对的训练,在视觉质量、复杂语义理解和中英文字符渲染方面表现优异。Kolors支持中英文输入,能够出色地理解和生成中国特色内容。通过人工和机器评估,Kolors在多个维度上展现了业界领先的性能,适用于各种高质量图像生成任务。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架,基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示,快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入,处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性,为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面,便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
graphologue - 实时可视化大型语言模型响应,提升信息获取与理解
GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目
Graphologue将大型语言模型(如GPT-4)的文本响应实时转化为互动图表,使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系,支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示,促进与LLM的非线性对话,增强信息探索和组织能力。
gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点,在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外,通过集成COLMAP和Omnidata,该方法支持处理自定义数据集,为3D重建研究和应用提供了有力工具。
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