splatter-image

基于单一图像的快速3D重建技术适用于多种物体

Splatter Image 3D重建计算机视觉深度学习图像处理 Github 开源项目

splatter-image是一个3D重建开源项目，能从单一图像快速生成物体的3D模型。它兼容Objaverse、ShapeNet和CO3D等多个数据集，并提供在线演示。项目使用高斯点云渲染技术，在多类别ShapeNet数据集上表现出色。安装过程简单，支持多GPU训练，无需预处理相机姿态数据。

mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景

3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉

MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法，从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异，并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码，便于研究人员进行复现和改进。

splat - WebGL驱动的实时3D高斯泼溅渲染器

3D Gaussian SplattingGithubWebGL实时渲染开源项目点云透明度渲染

splat项目基于WebGL技术，实现了3D高斯泼溅的实时渲染。该渲染器可将一组图片转换为可交互的逼真3D场景，并在普通图形硬件上高效运行。支持键盘、鼠标和触摸等多种交互方式，用户可拖放.ply文件转换为.splat格式或通过URL参数加载自定义文件。项目采用渐进加载和异步排序等优化技术，提供流畅的3D场景浏览体验。作为轻量级WebGL实现，无需外部依赖即可运行。它采用CPU异步排序技术，优化了大规模点云数据的渲染效果。该项目还提供了多个预加载的3D模型示例，方便用户快速体验和测试。

LangSplat - 将3D场景与自然语言融合的高斯点云渲染技术

3D语言高斯分散CVPR2024GithubLangSplat开源项目计算机视觉语言特征

LangSplat是一种创新的3D语言高斯点云渲染技术，融合3D场景重建和自然语言处理。该技术引入场景级语言自动编码器，降低内存需求，实现高效语言特征建模。项目提供完整训练流程，涵盖特征生成、自动编码器训练和模型优化，支持研究者在自定义场景中应用LangSplat。

Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型

3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型

Wonder3D是一个开源的3D重建项目，采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像，然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码，支持自定义数据训练，并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势，为3D内容创作提供了高效解决方案。

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。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成

3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真

Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格，支持多种平台的演示，包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新，提供Windows和Docker安装支持，未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。

gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场

Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。

InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术，利用稀疏视图大型重建模型

3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉

InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架，能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型，提供多种模型变体，支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重，并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。

2d-gaussian-splatting - 基于2D高斯溅射的高精度场景表示与渲染方法

2D Gaussian SplattingGithub几何重建开源项目网格提取表面元素辐射场

2D高斯溅射项目提出了一种新型场景表示方法,使用2D定向圆盘表示场景并通过可微光栅化渲染。该方法开发了正则化技术提升重建质量,设计了网格化算法,在几何精度和渲染质量上取得显著进展。项目提供完整的训练评估脚本和SIBR可视化工具,为3D场景重建和新视角合成领域带来创新解决方案。

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