NeuRBF

基于适应性径向基函数的高效神经场表示方法

NeuRBF 神经场表示自适应径向基函数图像拟合神经辐射场 Github 开源项目

NeuRBF是一种创新的神经场表示方法，通过适应性径向基函数实现高精度和模型紧凑性的平衡。该方法在图像拟合、SDF拟合和神经辐射场等任务中展现出优异性能，为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。项目提供了基于PyTorch的开源实现，并附有详细的安装和使用说明，便于研究人员复现和深入探索。

RayDF - 革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术

3D建模GithubRayDF多视图一致性开源项目深度图像渲染神经网络

RayDF是一种创新的基于射线的连续3D形状表示方法，在渲染800x800深度图像时比传统方法快1000倍。该项目包含完整的训练和评估流程，涵盖双射线可见性分类器和射线-表面距离网络训练，并在多个数据集上进行了实验。RayDF在3D重建和渲染方面表现出色，为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。

neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库

GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络

neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源

3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目

本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议，提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态，并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。

neuraloperator - 用于在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库

Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目

neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习，包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射，并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南，并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。

instruct-nerf2nerf - 基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术

3D场景编辑AI绘图GithubInstruct-NeRF2NeRFNeRF开源项目计算机视觉

Instruct-NeRF2NeRF是一种神经辐射场编辑技术，通过文本指令实现3D场景修改。该项目基于Nerfstudio开发，融合NeRF和InstructPix2Pix技术，提供高质量的3D场景编辑功能。项目文档包含详细的安装说明、使用方法和训练建议，并提供多种配置选项以适应不同GPU内存限制。Instruct-NeRF2NeRF为3D内容创作领域带来了新的可能性。

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

nvdiffrec - 从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照

3D模型GithubNVIDIANeRFPyTorchnvdiffrec开源项目

本项目旨在从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照，基于论文《从图像中提取三角形3D模型、材质和光照》的方法。项目新增支持FlexiCubes技术，并简化代码，保持原有运行性能。需要Python 3.6+及CUDA 11.3+环境，主要适用于高端NVIDIA GPU。提供多种配置和示例，包括NeRF合成数据集及NeRD数据集，并有详细的安装和使用教程，适合从事3D深度学习研究的开发者和学者。

instant-ngp - 高效训练和渲染神经图形基元的开源框架

3D重建GithubNeRF实时渲染开源项目机器学习神经图形基元

instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。

fbrs_interactive_segmentation - 基于反向传播细化的交互式图像分割算法

GithubPyTorchf-BRS交互式分割开源项目深度学习计算机视觉

f-BRS是一种基于反向传播细化的交互式图像分割算法。该项目提供了PyTorch实现,支持ResNet和HRNet等多种骨干网络。算法通过用户点击交互实现精确对象分割,在GrabCut、Berkeley等多个数据集上进行了评估。项目还提供了图形界面演示。f-BRS在分割精度和速度方面均有显著提升,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

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