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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。

realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型
GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D,专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成,旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布,支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果,适用于研究及教育用途。
4DGen - 基于视频的动态3D内容生成,实现空间-时间一致性
4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射
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。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
edgeOfRealism - 逼真图像生成工具,实现照片级细节展示
CreativeML-OpenRAIL-MGithubHuggingfacediffusers开源项目技术热点模型逼真高细节
凭借稳定扩散技术,该项目通过文本到图像的方式创造高度逼真的图像,在细节丰富的创作与研究中表现出色,并在多个领域拥有应用前景。
SV3D Online - 单一图像生成3D视频与多角度视图技术
3D生成AI工具AI建模Stable Video 3D图像处理多视图合成
SV3D Online基于Stable Video 3D技术,实现单一图像到多角度视图和3D视频的转换。平台提供高质量新视角合成和3D生成功能,包括SV3D_u轨道视频生成和SV3D_p指定路径3D视频生成两种变体。网站还提供全面的学习资源和FAQ,是探索Stable Video 3D技术的综合平台。
3d-rendering-style-beta2-sdxl - 基于Stable Diffusion XL的3D动漫风格图像生成模型
3DCGAI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源项目文本生成图像模型
3d-rendering-style-beta2-sdxl是基于Stable Diffusion XL的模型,用于生成3D动漫风格图像。该模型结合3D渲染技术和动漫美学,可用于创建角色设计和场景构建。它是原始3D渲染风格模型的改进版本,为创作者提供了一种新的图像生成工具。
SurfD - 利用扩散模型生成任意拓扑结构的高质量3D表面
3D建模GithubSurf-D开源项目扩散模型深度学习表面生成
Surf-D是一种新型3D形状生成方法,通过扩散模型生成具有任意拓扑结构的高质量表面。它采用无符号距离场(UDF)表示表面,并使用基于点的自动编码器学习紧凑的潜在空间。该方法在无条件生成、类别条件生成、图像条件生成和文本到形状等任务中表现优异,为多模态3D内容创作提供了新的可能性。
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。
Awesome-Text-to-3D - 文本到3D生成技术的最新研究进展概览
3D生成GithubText-to-3D开源项目扩散模型生成式AI神经辐射场
Awesome-Text-to-3D是一个汇集文本到3D和扩散到3D领域最新研究成果的开源项目。它涵盖了从零样本文本引导对象生成到高保真3D人脸生成等多个方向的前沿论文。项目定期更新,并提供教程视频和引用信息,为研究人员和开发者提供了跟踪该领域进展的综合资源。
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