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XV3DGS-UEPlugin

XVERSE 3D高斯散粒UE插件功能介绍

XVERSE 3D Gaussian Splatting UE插件通过Unreal Engine 5提供3D高斯散粒模型的实时可视化、管理和混合渲染功能。该插件提高了3D高斯散粒场景的渲染效率,支持动态照明及自动LOD生成,并能处理超过200,000个点云。插件还包含将MP4视频训练为高斯散粒PLY文件的工具。未来更新将加入动态LOD渲染、自动碰撞生成和3D-GS资产交互编辑功能。

S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
TalkingGaussian - 结构持久性3D会说话头像合成的高斯散射方法
3D说话头合成GithubTalkingGaussian开源项目深度学习计算机视觉高斯散射
TalkingGaussian项目展示了一种新型3D会说话头像合成技术,基于高斯散射方法实现结构持久性。该项目包含完整的处理流程,涵盖视频预处理、音频特征提取和模型训练。系统支持目标音频推理,生成结构稳定且口型同步的逼真说话头像。项目提供了详细的安装指南、数据准备步骤和使用说明,便于研究人员进行实验和开发。
scatter-gl - WebGL驱动的交互式3D/2D散点图渲染库
3D绘图GithubScatterGLWebGL交互式图表开源项目数据可视化
scatter-gl是一个基于WebGL的开源3D/2D散点图渲染库,源自TensorFlow的嵌入投影仪。它能高效渲染和交互处理数万个数据点,支持多种渲染模式和自定义样式。scatter-gl适用于大规模数据可视化,开发者可通过npm或CDN轻松集成,实现高性能的交互式数据展示。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
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。
OpenUSD - 跨平台3D场景描述与交互系统
3D场景描述GithubUniversal Scene Description图形应用互操作开源项目跨平台支持
OpenUSD是一个开源的3D场景描述系统,用于创作、读取和传输时间采样场景数据。该系统支持Linux、Windows和macOS平台,并可嵌入iOS和visionOS应用。OpenUSD包含核心库、成像组件和Python绑定,通过build_usd.py脚本可快速构建。它为图形应用程序间的数据交换提供了高效可扩展的解决方案。
Masterpiece X - 基于AI的快速3D模型生成工具
3D建模AI工具AI生成游戏开发虚拟现实角色动画
Masterpiece X是一个创新的AI驱动3D模型生成工具。通过简单的文字提示,用户可快速创建包含网格、纹理和动画的3D资产。该工具仅需浏览器即可使用,无需昂贵硬件或专业知识。它提供直观指导、多种模型选择,并兼容主流3D软件。Masterpiece X为创作者提供了一个高效、经济的3D建模方案,正在重塑3D内容创作流程。
Alpha3D - 快速高效的2D到3D资产生成平台
3D模型生成AI工具AI生成Alpha3D内容创作游戏开发
Alpha3D是一个创新的AI平台,可将文本和2D图像快速转换为高质量3D数字资产。该平台操作简单,无需3D建模经验,适用于游戏开发、3D设计、XR和元宇宙等领域。相比传统方法,Alpha3D能显著提高效率并降低成本,为内容创作者提供便捷高效的3D资产生成解决方案。用户只需上传2D图像或输入文本,即可自动生成3D模型,大幅节省时间和资源。
GaussianImage - 使用2D高斯溅射实现快速图像表示和压缩
2D高斯散射ECCV 2024GaussianImageGithub图像压缩开源项目神经图像编解码器
GaussianImage是一种基于2D高斯溅射的图像表示和压缩方法。它使用紧凑的2D高斯表示和新型栅格化技术,实现高效图像表示,具有训练时间短、GPU内存占用少和渲染速度快等特点。该方法结合矢量量化技术,构建了低复杂度的神经图像编解码器。解码速度达2000 FPS左右,优于JPEG等传统编解码器,并在低比特率下提供更好的压缩性能,推动了神经图像编解码技术的发展。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
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