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。

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richdreamer - 基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术

AI生成GithubRichDreamer多视图渲染开源项目文本转3D深度扩散模型

RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型，能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型，生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型，并提供在线演示，为3D内容创作提供了实用解决方案。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

Lumina-mGPT-7B-768 - 自回归多模态模型在图像生成和语言任务中的应用

GithubHuggingfaceLumina-mGPT图像生成多模态开源项目文本描述模型自动回归模型

Lumina-mGPT是一组多模态自回归模型，专注于视觉和语言任务，尤其在从文本描述生成逼真的图像方面表现出色。GitHub上的实现和示例代码让用户可以轻松探索和应用其能力。

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。

gaustudio - 模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用

3D Gaussian Splatting3DGSGauStudioGithub三维重建开源项目计算机视觉

GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架，整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究，优化复杂场景处理流程，并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。

graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架

3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学

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。

Michelangelo - 新型3D形状生成技术，形状-图像-文本对齐方法

3D形状生成GithubMichelangelo图像条件生成多模态对齐开源项目文本条件生成

Michelangelo项目提出'先对齐后生成'方法，解决2D图像或文本生成3D形状的难题。通过形状-图像-文本对齐空间，该技术缩小了不同模态间的差距。项目核心包括SITA-VAE模型(用于3D形状编码和重建)和ASLDM模型(学习多模态到形状空间的映射)。实验结果显示，这种方法能生成质量更高、多样性更强、且与输入条件语义一致性更好的3D形状。

Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型

3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型

Wonder3D是一个开源的3D重建项目，采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像，然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码，支持自定义数据训练，并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势，为3D内容创作提供了高效解决方案。

Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r - VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比

3D重建GithubMast3rRadiance FieldsVGGSfM开源项目相机姿态估计

本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明，VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确，适合逆渲染；Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器，为相关研究提供了便利。

NeuralLift-360 - 将2D照片转换为360度全方位3D模型的创新技术

3D建模GithubNeuralLift-360图像处理开源项目深度学习计算机视觉

NeuralLift-360是一项将单张2D照片转换为360度全方位3D模型的技术。该项目结合深度学习和计算机视觉，分析图像深度信息和前景掩码，实现高质量3D重建。项目提供Gradio应用界面，支持文本反转和Imagic微调功能，为研究人员和开发者提供实用的3D生成工具。

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