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。

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stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术

3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法

Toon3D是一个开源项目，致力于将非几何一致性场景（如卡通）重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像，通过自定义的SfM（Structure from Motion）流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链，使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。

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。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。

AbsoluteReality - 基于Stable Diffusion的多样化AI图像生成模型

AI绘图Absolute RealityGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型模型训练

AbsoluteReality是基于Stable Diffusion的文本到图像生成模型。该模型能够创建高度逼真的图像，涵盖风景、人物和各种场景。AbsoluteReality支持多种风格，包括写实摄影、电影场景、动漫角色等。目前已更新至v1.6版本，提供更丰富的图像生成功能。模型适用于需要高质量、多样化AI生成图像的应用场景。

stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型

3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦

Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。

DiffMorpher - 扩散模型驱动的高质量图像变形技术

DiffMorpherGithub图像变形开源项目扩散模型深度学习计算机视觉

DiffMorpher是一项基于扩散模型的图像变形技术。该项目结合AdaIN和重新调度采样方法，实现高质量、连续的图像变形。DiffMorpher不仅适用于人脸，还能处理各种一般物体的变形，拓展了图像编辑的应用范围。项目同时推出MorphBench，作为评估一般物体图像变形效果的首个基准数据集。

MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架

GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像

MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。

FabricDiffusion - 从2D服装图像轻松实现3D衣物高质量纹理转移

3D服装生成AI工具FabricDiffusionSiggraph Asia 2024纹理转移高保真

FabricDiffusion提供了一种从二维服装图像到三维服装的纹理和印花转移解决方案，专注于高质量和无损转移。通过物理渲染材质实现多种光照下的真实效果，该方法利用合成数据集训练的扩散模型，有效提升纹理细节捕捉，适用于真实场景，并优于当前方法。

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