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2D-Gaussian-Splatting

高斯分布技术在2D图像处理中的创新应用

Gaussian Splatting2D图像处理图像重构开源项目计算机图形学Github

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。

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介绍相关项目
Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目
3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹
Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。
instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型
GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调
该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。
TRIPS - 创新三线性点分布技术用于实时辐射场渲染
GithubTRIPS实时渲染开源项目渲染技术点云渲染神经网络
TRIPS是一种新型三线性点分布技术,结合了高斯分布和ADOP的优势,用于实时辐射场渲染。该技术将点栅格化到屏幕空间图像金字塔,并利用轻量级神经网络重建无缝图像,实现高质量渲染和60fps实时帧率。在复杂几何、广阔景观和自动曝光等场景中,TRIPS的表现超越了现有最先进方法。
diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具
Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习
Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具，用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤，使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目，为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台，并提供在线演示功能。
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。
GRAVITI Diffus - 简化稳定扩散技术的AI艺术生成平台
AI图像AI图像生成AI工具ControlNetGRAVITI DiffusROOP图像生成热门稳定扩散模型
GRAVITI Diffus，一个便捷的WebUI平台，使您能轻松探索和展示AI艺术。提供20,000+模型与多种扩展，帮助您创作并分享数字艺术。加入社区，共同塑造平台未来。
DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合
CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目
DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。
Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容
3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型
Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目，专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型，实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本，为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性，对相关技术发展具有推动作用。
kandinsky-2-2-decoder-inpaint - Kandinsky 2.2的文本引导图像修复及生成新方法
CLIP模型GithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像合成开源项目扩散模型文本到图像模型
Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术，融入CLIP模型进行文本与图像编码，并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射，提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复，并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化，在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色，FID指标显示显著提升。
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