AnimatedDrawings是一个开源项目,可将手绘人物图像转换为动画。它运用计算机视觉技术自动检测和分割人物,通过骨骼绑定和动作重定向生成动画。项目支持上传自定义绘画,选择动作,导出动画视频或GIF。此外,它还提供多角色场景、添加背景图像等高级功能,为创作者提供灵活的动画制作工具。

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

GLSL-PathTracer是一个运行于GLSL片段着色器的物理基础路径追踪引擎。该项目实现了单向路径追踪、两级BVH实例化、Disney BSDF和多种纹理映射功能。它支持解析光源、基于图像的照明、多重重要性采样和瓦片渲染。此外，GLSL-PathTracer还集成了OpenImageDenoise降噪技术，并提供随机alpha测试和MagicaVoxel风格的均匀体积渲染。目前正在开发GLTF/GLB格式支持，旨在提供全面的渲染解决方案。

本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。

X-KANeRF项目探索了利用Kolmogorov-Arnold网络和多种基函数拟合神经辐射场方程的方法。项目实现了20多种基函数模型,包括B样条、傅里叶变换和高斯RBF等,并在合成数据集上比较了性能。研究结果显示不同基函数对NeRF表现的影响各异,为NeRF模型优化提供了新视角。该研究为理解和改进NeRF模型提供了新思路,有望推动计算机视觉和图形学领域的进步。

LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术，实现了15倍的存储压缩，同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下，LightGaussian显著减小了模型体积，为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例，便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。

Analog AI平台利用先进的计算机图形和人工智能技术创建逼真数字人类。这些数字人具备认知能力和情感表达，可作为虚拟克隆体处理信息或在各种场景中担任数字员工。平台特色包括快速训练、自然交流能力和高级服装模拟。Analog AI不断推动数字人技术创新，为各行业提供多样化的数字人应用解决方案。

该项目为《Physically Based Rendering》第三版提供中文翻译，深入解析物理渲染理论和实现。内容包括原书忠实翻译和额外补充章节，采用LaTeX编写并输出PDF格式。保留代码链接跳转功能，方便读者查阅。项目遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议，鼓励读者参与讨论并提供反馈。

Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。

该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。

这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。

anything_about_game 是一个综合性游戏开发资源库，涵盖图形渲染、动画、物理引擎和游戏AI等多个领域。该项目汇集了丰富的工具、框架和学习材料，有助于开发者掌握前沿游戏技术。项目内容适合不同水平的开发人员，为提升游戏开发能力提供了宝贵资源。

2D-Gaussian-Splatting项目探索了高斯分布技术在2D图像处理中的应用。通过将图像转换为高斯分布点云，该方法实现了独特的视觉效果。项目提供Colab notebook，方便用户体验这种新颖的图像处理技术。尽管其实际应用领域尚待探索，但该项目为图像处理和计算机图形学带来了新的研究方向。

MeshAnything V2是一个创新的3D网格模型生成项目，采用相邻网格分词技术，生成高质量的艺术家级模型。该项目可接受文本、图像或现有网格模型作为输入，输出最多包含1600个面的精细3D模型。项目提供命令行接口和Gradio演示界面，方便用户创建复杂3D模型。适用于需要快速生成高质量3D网格模型的场景。

MeshGPT-Pytorch是一个开源项目，专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发，支持可变长度面处理，并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能，实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性，MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。