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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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AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
SpaTracker - 将2D像素的3D空间运动轨迹可视化
3D追踪CVPR 2024GithubSpatialTracker像素追踪开源项目计算机视觉
SpaTracker是一个计算机视觉项目，可在3D空间中追踪视频中任意2D像素的运动轨迹。该项目支持RGB和RGBD视频输入，采用单目深度估计技术实现像素级追踪。SpaTracker提供演示代码和预训练模型，可视化效果优秀。这一工具可应用于动作分析和视觉特效等领域。该项目在CVPR 2024被评为亮点论文，体现了其在3D视觉追踪领域的创新性。
image-restoration-sde - 创新图像恢复方法 结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion
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DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术
AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏
DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术，用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样，该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上，DMD2的FID评分超越原始模型，同时将推理成本降低500倍。此外，DMD2还能生成百万像素级图像，在少步方法中展现出卓越的视觉效果。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。
sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎
GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型
SIGE是一种空间增量生成引擎，通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟，同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显，在NeurIPS 2022发表，并开源了代码和基准数据集。
Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法
3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成
Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。
DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法
AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型
DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。
iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像
GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型
系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。
awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源
3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目
本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议，提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态，并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。
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