DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt

ViT架构的多分辨率3D几何视觉模型用于深度估计

计算机视觉 Github 开源项目三维视觉 DUSt3R 模型 Huggingface 深度学习图像处理

该模型使用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器构建，采用DPT结构设计。支持处理512x384至512x160等多种分辨率图像，为3D几何视觉提供简化实现方案。开发者可通过PyTorch快速部署使用，模型由NAVER开源并遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

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Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

stable-fast-3d - 通过单图生成低多边形UV贴图3D模型的高速大规模重建技术

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Stable Fast 3D是由Stability AI开发的一种利用Transformer架构的图像到3D转换模型，能够通过512x512像素的单幅图像快速生成低多边形贴图的3D模型。这些模型适用于游戏引擎和渲染等应用环境，广泛应用于艺术创作、教育工具和设计流程。模型基于Objaverse数据集进行训练，为年收入低于100万美元的用户提供Community License下的免费商业使用权限，而超过此收入的商业用户需申请企业许可。

MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案

GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据

OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器，并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同，该模型未采用延迟反向传播技术，并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布，适用于研究用途，商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见，并确保其用法符合法律法规。

vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练，包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理，支持224x224分辨率输入，并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现，可用于图像分类等视觉任务。

vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术，适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数，处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库，用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练，该模型展现出卓越的图像理解能力。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

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GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

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DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

dinov2-giant - 无监督大规模视觉特征学习模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习

DINOv2-giant是一款基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型，采用DINOv2无监督学习方法训练。该模型能够从未标注的图像中提取强大的视觉特征，将图像分割为固定大小的块序列作为输入，通过Transformer编码器处理后输出图像的隐含表示。研究人员可利用此预训练模型作为基础，添加简单的线性层即可完成各种下游视觉任务的微调，为计算机视觉领域提供了强大的基础工具。

vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习

ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。

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