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LangSplat是一种创新的3D语言高斯点云渲染技术，融合3D场景重建和自然语言处理。该技术引入场景级语言自动编码器，降低内存需求，实现高效语言特征建模。项目提供完整训练流程，涵盖特征生成、自动编码器训练和模型优化，支持研究者在自定义场景中应用LangSplat。

ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调，该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench，这是首个零样本区域级基准，用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示，为视觉语言模型研究提供了有力支持。

GPT4Point项目提供了一个统一框架，用于三维点云与语言的理解和生成，涵盖3D多模态模型、Pyramid-XL自动注释引擎和新的对象级点云基准。项目包含3D多语言模型和控制下的3D生成，包含超过100万个不同详细程度的数据对，并设立了全面的3D点云语言任务评估指标。v1.0版本包含训练和三维描述生成的评估代码。

SVGDreamer是一款基于扩散模型的矢量图形生成工具。它能根据文本描述生成高质量、可编辑的SVG图像。该工具支持多种风格，如图标、油画、像素艺术、低多边形和素描等。SVGDreamer在保证图像质量的同时，也注重矢量图形的可编辑性，为图形设计和创作提供了新的可能性。

MIGC项目的多实例生成控制器提升了文本生成图像的多样性和质量，包含COCO-MIG基准测试、在线Colab演示等资源。MIGC提升了属性控制，通过更换不同生成器权重，实现高质量和多样化图像生成。最新Consistent-MIG算法优化迭代编辑功能，保持未修改区域一致性并增强修改实例的一致性。此项目由浙江大学的ReLER实验室和华为监督。

StableVITON是一个基于潜在扩散模型的虚拟试穿项目，专注于学习语义对应以实现高质量的虚拟试穿效果。该项目提供推理和训练代码，以及预训练模型权重，支持配对和非配对虚拟试穿，并可通过重绘选项保留未遮罩区域。StableVITON在VITON-HD数据集上训练，引入ATV损失提升模型性能。这一开源项目为虚拟试穿技术研究提供了有力工具。

本页面整理了2024年CVPR和ECCV会议上有关人工智能生成内容（AIGC）的精选论文与代码，汇总了最新的研究进展和成果。提供详细的资源和技术分析，方便研究人员和开发者参考使用。

这个项目汇总了CVPR2024会议中与低层视觉任务相关的论文和代码，内容涵盖图像复原、超分辨率、去噪和去模糊等多个研究方向。项目提供了这些领域最新研究成果的概览，包括创新方法及其开源实现。通过持续更新，该资源库为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了及时、全面的学术参考。