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CityGaussian

大规模3D场景实时高质量渲染技术

CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。

GaussianSplattingVRViewerUnity - Unity集成高斯散射技术的OpenXR 3D场景渲染器
3D渲染Gaussian SplattingGithubOpenXRUnityVR开源项目
这是一个集成差分高斯光栅化技术的Unity OpenXR渲染器,用于高效渲染3D高斯散射模型。它支持多模型同时加载、多相机渲染和3D场景深度混合,为VR环境提供高质量的实时3D可视化体验。该项目适用于各类3D内容的快速渲染和交互展示,在保证画面质量的同时实现了较高的渲染速度。
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。
awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场
本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。
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。
2D-Gaussian-Splatting - 高斯分布技术在2D图像处理中的创新应用
2D图像处理Gaussian SplattingGithub图像重构开源项目计算机图形学
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。
TalkingGaussian - 结构持久性3D会说话头像合成的高斯散射方法
3D说话头合成GithubTalkingGaussian开源项目深度学习计算机视觉高斯散射
TalkingGaussian项目展示了一种新型3D会说话头像合成技术,基于高斯散射方法实现结构持久性。该项目包含完整的处理流程,涵盖视频预处理、音频特征提取和模型训练。系统支持目标音频推理,生成结构稳定且口型同步的逼真说话头像。项目提供了详细的安装指南、数据准备步骤和使用说明,便于研究人员进行实验和开发。
Gaussian-Splatting-Monitor - Gaussian Splatting的高级监控与分析工具
3D渲染Gaussian SplattingGithub可视化实时渲染开源项目辐射场
Gaussian-Splatting-Monitor是3D Gaussian Splatting项目的扩展工具,专为研究人员设计。它新增了Alpha、深度、法线、曲率和边缘等可微分输出,并集成了可扩展查看器和实时指标显示功能。这些特性使研究人员能够深入分析Gaussian Splatting模型的体积特性,开发新的损失函数,并实时监控训练过程。该工具旨在推动高保真辐射场渲染领域的创新研究,为相关项目提供强大的分析和可视化支持。
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。
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。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
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