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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。

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。
TriplaneGaussian - 基于Triplane和高斯散射的快速单视图3D重建技术
3D重建GithubTransformerTriplaneGaussian单视图开源项目高速重建
TriplaneGaussian是一种结合Triplane和高斯散射的3D重建技术。该方法采用混合Triplane-Gaussian 3D表示,融合显式和隐式表示优点,能在几秒内从单一视角图像生成高质量3D模型。这种技术不仅适用于合成图像,还能处理真实世界照片,展现了较强的泛化能力。TriplaneGaussian通过创新的表示方法实现了高效且通用的3D重建,为单视图3D重建领域提供了新的解决思路。
ECON - 单图高精度3D人体重建 支持复杂姿态和宽松服装
3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉
ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术
3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法
Toon3D是一个开源项目,致力于将非几何一致性场景(如卡通)重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像,通过自定义的SfM(Structure from Motion)流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链,使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
PyMAF-X - 单图像全身3D人体重建新技术
3D人体重建GithubPyMAF-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PyMAF-X是一个开源的3D人体重建项目,利用金字塔网格对齐反馈循环技术,从单幅图像或视频中重建全身3D人体模型。该方法在COCO等数据集上表现优异,适用于计算机视觉和动作捕捉等领域。项目提供预训练模型,支持图像和视频输入,便于研究和应用。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架,基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示,快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入,处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性,为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面,便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
GauHuman - 基于单目人体视频的高效3D重建与渲染技术
GauHumanGithub人体建模单目视频实时渲染开源项目高斯泼溅
GauHuman是一种新型3D人体重建技术,利用单目人体视频学习关节化高斯散射模型。该方法训练速度快(1-2分钟),渲染实时(最高189 FPS),适用于ZJU-Mocap和MonoCap等数据集。GauHuman提供高效的训练和评估流程,在3D人体重建和渲染领域表现出色,为相关研究开辟新途径。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架,通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集,提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表,为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发,并提供详细的安装和使用指南。
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