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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。

awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用
3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉
该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。
3D_Render_for_Flux - 优化3D渲染技术和图像生成的应用
3D renderAI绘图FLUXGithubHuggingfacediffusers开源项目文本到图像模型
基于Flux技术,探索高质量3D渲染和图像生成的潜力。利用特定关键词,可生成逼真的人物、动物及自然景观。无论是构建真实场景还是创作多彩角色,该项目提供了明确的指引满足创作者需求。基础模型由Black Forest Labs开发,并可遵循Apache-2.0许可证下载使用。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
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。
NeuralLift-360 - 将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术
3D建模GithubNeuralLift-360图像处理开源项目深度学习计算机视觉
NeuralLift-360是一项将单张2D照片转换为360度全方位3D模型的技术。该项目结合深度学习和计算机视觉,分析图像深度信息和前景掩码,实现高质量3D重建。项目提供Gradio应用界面,支持文本反转和Imagic微调功能,为研究人员和开发者提供实用的3D生成工具。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
DiT-3D - 基于纯扩散变换器的3D形状生成新方法
3D形状生成DiT-3DGithubShapeNet开源项目扩散变换器点云
DiT-3D是一个基于纯扩散变换器的3D形状生成项目。该方法直接对体素化点云进行去噪处理,支持多种配置,如不同的体素大小、补丁维度和模型复杂度。在椅子类别的生成任务中,DiT-3D在1-NNA-CD、1-NNA-EMD、COV-CD和COV-EMD等指标上表现良好。这一方法为3D形状生成领域提供了新的研究方向。
LandMark - 先进的大规模3D城市场景重建与渲染技术
GithubGridNeRFLandMark三维重建并行训练开源项目神经辐射场
LandMark是一个基于GridNeRF的大规模3D城市场景重建与渲染系统。通过并行计算、算子优化和算法改进,该系统实现了100平方公里以上城市数据的高效3D神经场景训练,渲染分辨率可达4K。LandMark不仅支持场景布局调整和风格化等功能,还提供了完整的训练、渲染和应用基础设施,为大规模真实世界3D重建开辟了新的可能。
ray-so - Raycast开源的代码美化与AI工具集合
AI提示GithubRaycastray.so代码图片生成开源项目
ray.so是Raycast开发的开源工具集,提供代码图片生成、扩展图标制作、AI提示浏览等功能。用户可以创建代码截图、设计图标、探索AI提示、预设、代码片段和主题。该项目支持社区贡献,欢迎添加新的资源。
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