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Consistent4D

单目视频到360度动态物体的生成

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。

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。
SV3D Online - 单一图像生成3D视频与多角度视图技术
3D生成AI工具AI建模Stable Video 3D图像处理多视图合成
SV3D Online基于Stable Video 3D技术,实现单一图像到多角度视图和3D视频的转换。平台提供高质量新视角合成和3D生成功能,包括SV3D_u轨道视频生成和SV3D_p指定路径3D视频生成两种变体。网站还提供全面的学习资源和FAQ,是探索Stable Video 3D技术的综合平台。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
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。
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。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型,采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像,包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重,并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。
DiverseShot AI - AI驱动的视频到3D高斯分布点云模型转换工具
3D重建AI工具Gaussian SplattingSpline点云视频处理
DiverseShot AI是一款专业的视频转3D高斯分布点云模型工具。它通过三步简化流程:多角度拍摄、AI训练处理、导出上传,将普通视频转化为浏览器可访问的逼真3D场景。该工具无需编码技能,为创作者提供了将日常视频转换为交互式3D内容的创新方法,适用于在线展示和虚拟现实等多种应用场景。用户可以轻松将现实世界的物体转化为沉浸式的3D体验,为各种在线展示和虚拟现实应用创造独特的视觉效果。
4DGaussians - 4D高斯分布用于实时动态场景渲染
3D重建4D Gaussian SplattingGithub动态场景渲染实时渲染开源项目计算机视觉
4DGaussians是一种用于实时渲染动态场景的新技术。该方法使用4D高斯函数对动态场景进行建模,具有快速收敛和实时渲染的特点。项目支持合成场景、真实动态场景和多视角场景等多种数据集,并提供完整的训练、渲染和评估流程。4DGaussians在动态场景重建和渲染方面的进展,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型
AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持
ConsistentID是一个创新的人像生成模型,通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中,实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制,无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准,ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作,推动人像生成技术发展。
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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