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CenterSnap

单镜头多物体3D重建与姿态估计技术

CenterSnap是一个开源的深度学习项目,致力于单镜头多物体3D重建和姿态估计。该技术能在单次拍摄中同时完成多个物体的3D形状重建、6D姿态和尺寸估计。项目提供了完整的训练和推理代码,以及预处理数据集,方便研究人员复现结果和开展进一步研究。CenterSnap在机器人抓取和场景理解等领域有潜在应用价值。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术
4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉
Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法,可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术,实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程,涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集,为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术,能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节,仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色,为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目
3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉
dust3r是一个开源的3D视觉重建项目,旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型,可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本,方便研究人员进行自定义开发。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场,实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异,为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
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。
Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统
3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目
MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位,在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景,MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文,MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。
3dv_tutorial - 开源3D视觉入门教程及OpenCV实践
3D视觉GithubOpenCV图像拼接开源项目相机标定视觉里程计
3dv_tutorial是一个开源的3D视觉入门教程,面向初学者和开发者。教程结合理论讲解和OpenCV实践,涵盖单视图、双视图和多视图几何等主题。通过简洁的示例代码和应用实例,帮助理解3D视觉基本原理并实现相关应用。教程内容包括相机标定、姿态估计、特征匹配、三维重建等,适合各类人群学习使用。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
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