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glTF-Sample-Models

glTF格式3D模型示例库 助力开发与测试

glTF-Sample-Models是一个开源的3D模型资源库,收录了多种glTF 2.0格式的示例模型。这些模型以.gltf、嵌入资源的.gltf和二进制.glb等形式提供,包含几何、动画、皮肤和纹理等资源。该项目旨在支持glTF格式的开发、测试和功能展示,对glTF生态系统的发展具有重要意义。项目提供了丰富的glTF 2.0格式3D模型样例,支持开发者进行功能测试和应用开发。模型资源涵盖了几何、动画、皮肤和纹理等多个方面,为glTF格式的实际应用提供了全面的参考。该开源库欢迎开发者参与贡献,共同推动glTF生态系统的发展。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
Top-GPTs - GPT Store中顶级的GPT模型集锦
GPTGPT modelsGithub多功能性应用程序开源项目演示
该项目列举了GPT Store中顶级的GPT模型,无需ChatGPT Plus订阅即可使用。这些模型涵盖了从编码解释、内容创作到市场营销等多种应用领域。项目还提供了可供添加身份验证、分析和收益化的链接,进一步增强了GPT的功能多样性。
awesome-gpts - 社区精选GPT模型资源库
AI应用GPTsGithub人工智能开发者工具开源项目自然语言处理
awesome-gpts项目收录社区创建的GPT模型,覆盖人工智能、汽车、商业等多个领域。包含自动驾驶DriveGPT、SEO优化Mentor、产品管理ChatPRD等创新AI助手。为开发者和用户提供丰富GPT资源,体现AI在各行业的应用潜力。
arcore-depth-lab - ARCore Depth API在Unity中的高级AR交互示例
AR FoundationARCoreGithubUnity开源项目深度API深度图
ARCore Depth Lab项目包含多个利用深度API的AR交互示例,如3D准星、深度可视化、碰撞检测和角色运动等。基于AR Foundation开发,支持特定Android设备。项目展示了深度数据在AR中的实际应用,为开发者提供了探索深度感知AR技术的示例代码。
awesome-learn-gamedev - 游戏开发学习资源综合指南
Github图形学学习资源开源开源项目游戏开发编程
这是一个面向游戏创作者的综合学习资源列表,涵盖编程、技术美术、设计和音频等游戏开发核心领域。列表主要收录免费资源,辅以少量经行业专业人士推荐的付费内容。项目着重培养开发者的整体技能和问题解决能力,而非单纯提供具体教程。无论是游戏开发新手还是经验丰富的开发者,都能在此找到有价值的学习指引。
aspnetboilerplate-samples - ASP.NET Boilerplate框架示例项目集
ASP.NET BoilerplateGitHubGithubREADME开源项目示例项目问题追踪
这个代码仓库包含多个基于ASP.NET Boilerplate框架的示例项目,每个项目都配有独立的README文档。示例涵盖不同应用场景,有助于开发者理解和实践框架核心概念。值得注意的是,相关问题应在aspnetboilerplate主仓库中提出。
prisma-examples - 全面的Prisma示例项目库 涵盖多种应用场景
GithubGraphQLORMPrismaREST API开源项目数据库
prisma-examples是一个综合性Prisma示例项目库,涵盖全栈和后端开发。项目使用TypeScript和JavaScript实现,包括REST API、GraphQL服务器和gRPC API等多种应用场景。仓库还提供了不同部署平台的配置示例和实际使用Prisma的开源项目链接。对于希望快速掌握Prisma或寻找最佳实践的开发者而言,这是一个宝贵的学习资源。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
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