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RayDF

革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术

RayDF3D建模神经网络深度图像渲染多视图一致性Github开源项目

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。

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介绍相关项目
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。
K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型，支持静态、动态和可变外观数据集
GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场
K-Planes是一个创新的显式辐射场模型，可扩展到任意维度场景，适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模，推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型，并与NerfAcc和NerfStudio集成，便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上，K-Planes展现了良好的性能，为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。
GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成
3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D
GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。
awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展
3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学
该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。
DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架
3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成
DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动，支持灵活的拓扑变化，并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码，以及自定义数据集支持。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。
ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架
GithubPythonRay人工智能分布式计算开源项目机器学习热门
Ray是一个统一的框架，专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库，用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上，Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外，Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes，且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装，只需执行简单的命令即可：'pip install ray'。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
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Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。
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