S3Gaussian

自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

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S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析，增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器，将4D网格编码为特征平面，并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布，详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

4DGen - 基于视频的动态3D内容生成，实现空间-时间一致性

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4DGen是一个开源项目，专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换，通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具，并开放了代码和数据集，为相关研究和开发提供资源。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

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GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展

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DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集，提出基于VLM的图形视觉问答方法，实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道，提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程，帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新，推动多模态模型在现实应用中的发展。

3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术

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3DitScene是一个开源项目，开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象，包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性，同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明，并在Hugging Face平台上部署了演示，方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。

DiverseShot AI - AI驱动的视频到3D高斯分布点云模型转换工具

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DiverseShot AI是一款专业的视频转3D高斯分布点云模型工具。它通过三步简化流程：多角度拍摄、AI训练处理、导出上传，将普通视频转化为浏览器可访问的逼真3D场景。该工具无需编码技能，为创作者提供了将日常视频转换为交互式3D内容的创新方法，适用于在线展示和虚拟现实等多种应用场景。用户可以轻松将现实世界的物体转化为沉浸式的3D体验，为各种在线展示和虚拟现实应用创造独特的视觉效果。

Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架

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Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。

HAC - 基于哈希网格的3D高斯点云压缩技术

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HAC是一种新型3D高斯点云压缩技术，采用二进制哈希网格建立空间一致性，通过上下文模型分析锚点关系。该方法结合高斯分布熵编码和自适应量化，提升压缩效果。HAC还引入自适应掩蔽策略优化模型结构。作为首个基于上下文的3DGS压缩方案，HAC显著减小了模型体积，为3D场景表示压缩领域带来新突破。

HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法

GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率

HRDA是一种创新的多分辨率训练方法，用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文，同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法，并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路，推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

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