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StyleGaussian

基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术

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。

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。
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。
mip-splatting - 实现无锯齿3D高斯渲染的创新技术
3D Gaussian SplattingCVPRGithubMip-Splatting图形渲染开源项目计算机视觉
Mip-Splatting是一个创新的3D高斯渲染项目,通过3D平滑滤波器和2D Mip滤波器消除渲染伪影,实现无锯齿效果。该技术在CVPR 2024获得最佳学生论文奖,体现了其在计算机视觉和图形学领域的重要性。项目提供在线演示,展示了其高质量的渲染效果。
StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术,结合多模态生成模型
3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移
这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法,采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换,能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整,从而提高面部结构呈现的质量。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成
GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制
StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复,能够显著降低生成延迟,适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。
pytorch-AdaIN - PyTorch实现的实时风格迁移技术
AdaINGithubPyTorch开源项目深度学习计算机视觉风格迁移
这是基于论文《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》的非官方PyTorch实现。该项目提供实时任意风格迁移功能,包含预训练模型、测试脚本和训练选项。支持调整风格化程度、保留原始颜色和混合多种风格。适用于图像处理和艺术创作,提供了便捷的命令行界面。
PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术
GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉
PSGAN是一种新型的妆容迁移技术,能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构,支持高度定制化的妆容效果,并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像,还可应用于视频中的实时妆容迁移,为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能,进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练,为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
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