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RayDF

革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术

RayDF是一种创新的基于射线的连续3D形状表示方法,在渲染800x800深度图像时比传统方法快1000倍。该项目包含完整的训练和评估流程,涵盖双射线可见性分类器和射线-表面距离网络训练,并在多个数据集上进行了实验。RayDF在3D重建和渲染方面表现出色,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
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。
ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成
GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目
ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型,支持软阴影渲染,并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用,为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。
Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹
Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术,能在20秒内生成粗略3D高斯溅射,5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型,并提供了在线演示,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
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。
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。
lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术 实现3D场景的语义理解与交互
3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉
LERF是一个创新的3D场景理解项目,结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互,生成高质量相关性图,支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项,与Nerfstudio集成,并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展,为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术
Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理
Cycle3D是一项图像到3D生成技术,通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性,在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异,为3D内容创作提供了新的解决方案。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r - VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比
3D重建GithubMast3rRadiance FieldsVGGSfM开源项目相机姿态估计
本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明,VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确,适合逆渲染;Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器,为相关研究提供了便利。
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