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LGM

多视图高斯模型实现高质量3D内容创建

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。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成
3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像
Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型,生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练,包括几何引导模型和高斯头像模型,能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案,可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。
Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型,采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像,包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重,并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。
ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术
GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导
MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导,使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作,MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。
MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成
3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目,用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库:多视角扩散模型(https://github.com/bytedance/MVDream)和集成SDS技术的3D生成(https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio)。由字节跳动研究团队开发,为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
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。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法,无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式,包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API,用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受,并提供了详细的训练代码和数据集,促进单图像到3D模型的快速生成。
GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯
2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目
本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息,而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例,比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染,可方便地整合到动画和仿真管道中。
Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总
3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场
Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表,涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术,并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理
MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型,通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征,显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节,并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征,增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调,MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率
GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度
GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题,简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计,可以轻松构建定制模型,并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率,预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务,并提供更多速度和准确性的选择。
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