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Era3D

基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

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。

TriplaneGaussian - 基于Triplane和高斯散射的快速单视图3D重建技术
3D重建GithubTransformerTriplaneGaussian单视图开源项目高速重建
TriplaneGaussian是一种结合Triplane和高斯散射的3D重建技术。该方法采用混合Triplane-Gaussian 3D表示,融合显式和隐式表示优点,能在几秒内从单一视角图像生成高质量3D模型。这种技术不仅适用于合成图像,还能处理真实世界照片,展现了较强的泛化能力。TriplaneGaussian通过创新的表示方法实现了高效且通用的3D重建,为单视图3D重建领域提供了新的解决思路。
realisticStockPhoto3 - Stable Diffusion模型生成的高质量写实照片工具
GithubHuggingfaceStable Diffusion人像摄影图像生成开源项目模型真实照片高清写实
realisticStockPhoto3是基于Stable Diffusion 1.5开发的文本到图像模型,专注于生成写实风格的照片级图像。模型支持创建从日常场景到奇幻元素的多样化图像,可用于生成高质量的视觉内容。适用于需要照片级真实感的场景,如摄影参考、场景构想等应用领域。
neuralangelo - 从图像重建高精度3D表面模型的神经网络技术
3D重建GithubNeuralangelo开源项目机器学习神经网络计算机视觉
Neuralangelo是一个开源项目,专注于从图像重建高精度3D表面模型。该项目利用深度学习方法,提供了完整的代码实现,包括数据预处理、模型训练和网格提取功能。Neuralangelo在复杂场景重建中表现优异,适用于计算机视觉和图形学研究。项目文档包含详细使用说明和常见问题解答,便于研究人员快速上手。
DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割
3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉
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。
dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架,专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频,例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示,体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
realmdreamer - 文本3D场景生成技术
3D场景生成GithubRealmDreamer开源项目文本驱动深度扩散高斯溅射
RealmDreamer是一项创新的3D场景生成技术,通过文本描述生成通用前向3D场景。该技术利用3D高斯泼溅表示和先进的文本到图像生成器,结合图像条件扩散模型和深度扩散模型,实现高质量3D场景的合成。RealmDreamer无需特定数据集训练,能够生成多样风格的3D场景,并支持从单一图像进行3D合成。
Attend-and-Excite - 文本到图像扩散模型中的注意力机制优化
AIAttend-and-ExciteGithubStable Diffusion图像生成开源项目跨注意力
研究表明,当前的文本到图像生成模型在特定语义表达方面存在不足。为解决这一问题,提出了基于注意力机制的语义护理(Generative Semantic Nursing, GSN)方法。此方法通过在推理过程中调整模型的交叉注意单元,使生成的图像更准确地反映输入文本中的多个对象和属性。相比其他方法,该技术在各种文本提示下表现出更高的语义忠实度,并提供详细的实现步骤和代码,以便研究人员进行实验与复现。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
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