4DGen

基于视频的动态3D内容生成，实现空间-时间一致性

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4DGen是一个开源项目，专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换，通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具，并开放了代码和数据集，为相关研究和开发提供资源。

ThemeStation - 新颖的主题感知3D生成方法

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ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架，首先生成概念图像，然后进行参考信息指导的3D建模，以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失，ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示，该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异，并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

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Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

Text2Video - 文本生成视频模型

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Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

DigiHuman - 基于摄像头输入的3D角色全身动画生成系统

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DigiHuman是一个开源的人工智能项目，通过摄像头输入自动生成3D角色模型的全身和面部动画。系统结合MediaPipe生成3D关键点和Unity3D渲染技术，实现了全身动作、面部表情等多种动画效果。支持多个混合形状动画、视频导出等功能，为3D虚拟角色动画制作提供了自动化解决方案。该项目支持多种3D模型类型，并优化了动画平滑度，为动画创作者和研究人员提供了创新工具和无限可能。

CVPR23_LFDM - 潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成

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CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

imaginAIry - 探索图像和视频的稳定扩散与AI生成

AI绘图GithubImaginAIry图像处理开源项目热门稳定扩散视频视频生成

imaginAIry是一个先进的AI工具，支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统，支持Nvidia GPUs，可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式，如深度图、正常图和控制网图等。此外，imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式，如MP4、WebP和GIF，用户可按需生成高质量媒体内容。

NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建

3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络

NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法，利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板，适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示，体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集，为相关研究提供参考。

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。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成

3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像

Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。

StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成

AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成

StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制，实现角色连贯的图像生成，并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画，还可创作长时间、高质量的视频，为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。

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