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3DitScene

通过语言指令编辑3D场景的创新技术

3DitScene场景编辑语言引导高斯散射计算机视觉Github开源项目

3DitScene是一个开源项目，开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象，包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性，同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明，并在Hugging Face平台上部署了演示，方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。

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介绍相关项目
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略，用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择，实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次，并采用块级细节层次选择和聚合策略，实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示，CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量，并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
instruct-nerf2nerf - 基于指令的3D场景编辑神经辐射场技术
3D场景编辑AI绘图GithubInstruct-NeRF2NeRFNeRF开源项目计算机视觉
Instruct-NeRF2NeRF是一种神经辐射场编辑技术，通过文本指令实现3D场景修改。该项目基于Nerfstudio开发，融合NeRF和InstructPix2Pix技术，提供高质量的3D场景编辑功能。项目文档包含详细的安装说明、使用方法和训练建议，并提供多种配置选项以适应不同GPU内存限制。Instruct-NeRF2NeRF为3D内容创作领域带来了新的可能性。
Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成
3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真
Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格，支持多种平台的演示，包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新，提供Windows和Docker安装支持，未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。
threefiner - 基于文本的3D模型优化界面
3D模型优化AI渲染GithubThreefiner开源项目文本引导网格细化
Threefiner是一个开源的3D模型优化工具,通过文本指令来引导模型细化过程。它支持多种常见3D文件格式,提供命令行和图形界面,可使用Deepfloyd-IF-II在短时间内完成纹理优化。该工具集成了Stable Diffusion和IF等AI模型,能够进行几何结构固定和纹理改进,并支持方向性文本提示。Threefinder为3D创作者提供了一个高效的模型优化解决方案。
Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集
AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉
该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。
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。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架，结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线，包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型，Physics3D能优化物理参数，实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具，有助于创建更真实精确的3D场景。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。
SceneTex - 基于扩散先验的室内场景高质量纹理合成方法
3D渲染GithubSceneTex室内场景开源项目扩散模型纹理合成
SceneTex是一种基于扩散先验的室内场景纹理合成方法。该方法将纹理合成视为RGB空间中的优化问题，采用多分辨率纹理场隐式编码网格外观，并使用交叉注意力解码器确保跨视图风格一致性。SceneTex能为3D-FRONT场景生成高质量、风格一致的纹理，在视觉质量和提示保真度方面优于现有方法。
stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术
GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全
这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目，通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练，主要应用于研究领域，可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制，但为计算机视觉领域带来突破性进展。
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