ACVD

基于离散Voronoi图的3D模型网格优化工具

ACVD是一个开源的3D模型处理工具，利用近似离散Voronoi图算法实现网格简化和重新网格化。该工具可以考虑曲率、锐利特征和各向异性度量，适用于复杂3D模型的处理。ACVD提供多线程版本以提高效率，并支持交互式可视化。作为跨平台兼容的项目，ACVD为3D模型优化提供了实用的解决方案。

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介绍相关项目

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。

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。

toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术

3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法

Toon3D是一个开源项目，致力于将非几何一致性场景（如卡通）重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像，通过自定义的SfM（Structure from Motion）流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链，使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。

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。

covise - 开源可视化与仿真环境，支持VR和道路编辑

COVISEGithubOpenCOVER可视化系统开源项目源代码虚拟环境

COVISE是一个开源的模块化分布式可视化系统，用于虚拟环境中的科学数据可视化。它包含VR渲染器OpenCOVER和道路编辑器OddLOT，支持多平台。COVISE提供多种安装方式，包括预编译二进制文件和源代码构建。项目采用LGPL v2.1许可。

voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库

GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换

本页面介绍VoxelMorph，这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量，并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。

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。

CatVTON - 高效轻量的虚拟试衣扩散模型

CatVTONGithub参数高效训练开源项目扩散模型简化推理虚拟试衣

CatVTON是一个高效的虚拟试衣扩散模型，采用轻量级网络结构和参数高效训练方法。该模型总参数量为899.06M，其中可训练参数仅49.57M，在1024x768分辨率下推理时显存占用不到8G。项目开源了完整代码、预训练权重，并提供在线演示。CatVTON支持ComfyUI和Gradio部署，在VITON-HD和DressCode数据集上展现出优异性能，推动了虚拟试衣技术的发展。

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。

3DTopia - 创新的文本到3D模型生成系统

3DTopia3D资产优化Github两阶段生成开源项目扩散模型文本到3D生成

3DTopia是一个创新的文本到3D生成模型，采用双阶段处理方法。第一阶段利用扩散模型快速生成候选项，第二阶段对选中的资产进行精细化处理。这种方法支持高质量3D内容的快速创建，实现了从文本描述到逼真3D模型的高效转换。3DTopia结合了先进的机器学习技术，为3D设计、游戏开发和虚拟现实等领域提供了新的可能性。

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