StyleGaussian

基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术

StyleGaussian 3D风格迁移高斯散射实时渲染多视角一致性 Github 开源项目

StyleGaussian是一种基于高斯溅射的3D风格迁移技术，实现了即时风格迁移的同时保持实时渲染和多视图一致性。该项目支持单一风格迁移和多风格插值，为3D场景提供高效的风格化能力。开源实现包括交互式远程查看器、推理渲染和完整训练流程，为相关研究和开发提供了全面资源。

stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术

GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全

这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目，通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练，主要应用于研究领域，可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制，但为计算机视觉领域带来突破性进展。

generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型

GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成

Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D，专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成，旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布，支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果，适用于研究及教育用途。

GAN-Inversion - GAN逆映射技术的最新进展及应用综述

3D生成对抗网络GAN InversionGithubStyleGAN图像合成开源项目潜在空间编辑

splatviz - 交互式3D高斯分布场景编辑与可视化工具

3D Gaussian SplattingGithubPython GUI交互式查看器场景渲染实时编辑开源项目

splatviz是一个开源的3D高斯分布场景查看和编辑工具。它支持实时操作和可视化3D场景,用户可通过Python图形界面直接编辑高斯对象。该工具具备多场景对比、实时调试和视频生成等功能,为3D场景分析提供了灵活的解决方案。splatviz适用于调试和创意编辑,是一款功能丰富的3D场景处理工具。

GfxExp - 先进图形渲染算法实现与验证平台

GithubGraphics ExperimentsReSTIRSVGFTFDM实现开源项目

GfxExp是一个开源项目，致力于实现和验证前沿图形渲染技术。该项目涵盖了ReSTIR DI、ReGIR、NRC等多种先进算法，旨在增强实时光线追踪和全局光照效果。此外，GfxExp还包含SVGF、TFDM等创新技术的实现，以优化渲染质量和性能。作为一个实验和学习平台，GfxExp展示了现代GPU渲染技术的应用潜力，为图形开发者提供了宝贵的研究资源。

photographerAlpha7 - 基于Stable Diffusion的真实人像生成工具集成多风格场景

90年代风格GithubHuggingfaceStable Diffusion人物建模开源项目文生图模型肖像摄影

photographerAlpha7是基于Stable Diffusion的文生图模型，主要用于生成真实人物肖像。支持90年代复古风格、现代场景等多种风格创作，可生成包括历史人物、时尚人像在内的多类型图像。模型注重细节表现，能够准确捕捉人物表情与场景氛围。

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。

3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术

3DitSceneGithub场景编辑开源项目计算机视觉语言引导高斯散射

3DitScene是一个开源项目，开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象，包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性，同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明，并在Hugging Face平台上部署了演示，方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

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