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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。

tetra-nerf - 四面体表示法提升神经辐射场渲染效率
3D渲染GithubTetra-NeRF四面体表示开源项目神经辐射场计算机视觉
Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法,通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合,使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明,便于研究人员复现和拓展。
TRIPS - 创新三线性点分布技术用于实时辐射场渲染
GithubTRIPS实时渲染开源项目渲染技术点云渲染神经网络
TRIPS是一种新型三线性点分布技术,结合了高斯分布和ADOP的优势,用于实时辐射场渲染。该技术将点栅格化到屏幕空间图像金字塔,并利用轻量级神经网络重建无缝图像,实现高质量渲染和60fps实时帧率。在复杂几何、广阔景观和自动曝光等场景中,TRIPS的表现超越了现有最先进方法。
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。
GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法
3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉
GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法,结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流,并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案,可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。
ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成
ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉
ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术,用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量,可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南,涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能,为相关研究提供了新的思路。
SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱
3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成
这个工具箱支持X光新视角合成(NVS)和计算机断层扫描(CT)重建,包含9种前沿算法:6种基于NeRF,2种基于优化,1种为分析方法。此外,提供了可视化代码和数据生成代码,支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试,并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。
Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成
4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场
Consistent4D是一种创新方法,能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题,利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失,无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明,该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法,无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式,包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API,用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受,并提供了详细的训练代码和数据集,促进单图像到3D模型的快速生成。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
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