GeoGaussian

几何感知高斯分布的场景渲染新方法

3D Gaussians 场景渲染几何约束新视角合成点云 Github 开源项目

GeoGaussian是一种创新的场景渲染方法,利用几何感知的高斯分布优化来保持场景结构。它通过初始化表面对齐的薄高斯分布和约束优化,有效保持了场景的几何和纹理特征。该方法在新视角合成和几何重建方面表现优异,尤其适合结构化区域。项目开源了代码、数据集和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

文档

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。

awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场

本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。

LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型

LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。

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。

3D-Gaussian-Splatting-Papers - 3D高斯溅射技术论文集锦：最新研究进展与应用

3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目新视角合成深度学习计算机视觉

本项目汇集了3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)领域的前沿研究论文，涵盖基础理论与实际应用。收录内容包括多篇综述文章和顶级会议论文，按时间倒序排列。提供论文中英文摘要和代码链接，为3D场景重建和新视角合成研究提供全面参考。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成

3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像

Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。

Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染

3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成

Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法，通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术，提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具，在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。

GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯

2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目

本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息，而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例，比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染，可方便地整合到动画和仿真管道中。

GaussianSplats3D - Three.js驱动的实时3D高斯点渲染引擎

3D Gaussian SplattingGithubThree.jsWebGL开源项目渲染器点云

GaussianSplats3D是基于Three.js的3D高斯点渲染引擎，能将2D图像转换为实时交互的3D场景。它支持.ply、.splat和.ksplat格式，集成了WebXR、球谐函数渲染和优化的剔除排序算法。该项目可独立运行或与Three.js场景集成，为3D渲染提供灵活解决方案。GaussianSplats3D适用于Web环境，支持大规模点云渲染，性能优化突出。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D

GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

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