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GET3D

从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

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。

Masterpiece X - 基于AI的快速3D模型生成工具
3D建模AI工具AI生成游戏开发虚拟现实角色动画
Masterpiece X是一个创新的AI驱动3D模型生成工具。通过简单的文字提示,用户可快速创建包含网格、纹理和动画的3D资产。该工具仅需浏览器即可使用,无需昂贵硬件或专业知识。它提供直观指导、多种模型选择,并兼容主流3D软件。Masterpiece X为创作者提供了一个高效、经济的3D建模方案,正在重塑3D内容创作流程。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层,包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等,同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型,如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
DiverseShot AI - AI驱动的视频到3D高斯分布点云模型转换工具
3D重建AI工具Gaussian SplattingSpline点云视频处理
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。
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架,在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构,提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割,通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目
3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉
dust3r是一个开源的3D视觉重建项目,旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型,可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本,方便研究人员进行自定义开发。
zero123-xl-diffusers - 基于单张图像的零样本3D对象生成模型
GithubHuggingfaceZero-1-to-3偏见安全模块开源项目模型生成模型研究用途
zero123-xl-diffusers是一个开源的3D对象生成模型,通过零样本学习技术将单张图像转换为3D对象。模型基于Stable Diffusion架构,使用Objaverse数据集训练,主要应用于研究、教育和艺术创作领域。模型集成了安全检查功能,可有效过滤不当内容。目前在文字渲染和人脸生成方面仍有待改进,但为3D内容创作提供了新的技术方案。
PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展
3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉
PointLLM是一个创新的多模态大语言模型,可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观,而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集,并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力,研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准,并使用三种评估方法进行测试。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
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。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
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