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。

flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型

FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像

FLARE是一种新型3D头像生成方法，能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性，同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值，可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域，为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案

GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据

OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器，并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同，该模型未采用延迟反向传播技术，并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布，适用于研究用途，商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见，并确保其用法符合法律法规。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统

3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目

MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统，支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位，在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景，MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文，MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。

AI 3D Generation - 利用AI技术根据文本和图像快速创建3D模型

3D模型AI 3D生成AI创意AI工具AI辅助设计Spline图片转3D文本转3D热门

Spline AI 3D Generation是一个免费交互式3D设计工具，支持用户实时将文本与图像转换为3D模型。该平台用户友好，提供快速转换功能，助力用户快速将创意实现，并构建个性化3D资料库。

hmr-survey - 单目图像3D人体网格模型重建技术综述

3D人体网格重建Github人体建模单目图像开源项目深度学习计算机视觉

本文综述了单目图像3D人体网格模型重建技术的最新进展。文章详细介绍了基于优化和基于回归两种主要方法,分析其优缺点,并总结相关数据集、评估指标和基准结果。同时讨论了该领域的开放问题和未来方向,为研究人员提供全面的技术概览。

hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染

3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云

这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法，能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略，该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤，可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明，涵盖环境配置、数据准备和训练流程。

Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集

AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉

该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。

StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型

3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络

StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法，结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像，通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型，可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。

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