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LightGaussian

高效压缩3D高斯模型 实现15倍存储减少和200+FPS渲染

LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术,实现了15倍的存储压缩,同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下,LightGaussian显著减小了模型体积,为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例,便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。

GLSL-PathTracer - 基于物理的GLSL片段着色器路径追踪渲染引擎
3D渲染GLSL-PathTracerGithub光线追踪开源项目物理渲染计算机图形学
GLSL-PathTracer是一个运行于GLSL片段着色器的物理基础路径追踪引擎。该项目实现了单向路径追踪、两级BVH实例化、Disney BSDF和多种纹理映射功能。它支持解析光源、基于图像的照明、多重重要性采样和瓦片渲染。此外,GLSL-PathTracer还集成了OpenImageDenoise降噪技术,并提供随机alpha测试和MagicaVoxel风格的均匀体积渲染。目前正在开发GLTF/GLB格式支持,旨在提供全面的渲染解决方案。
Diffusion-Low-Light - 小波扩散模型提升低光照图像质量
GithubSiggraph Asia 2023低光照图像增强小波扩散模型开源项目深度学习计算机视觉
Diffusion-Low-Light是一个发表于Siggraph Asia 2023的开源项目,提出了基于小波扩散模型的低光照图像增强方法。该方法在LOLv1、LOLv2和LSRW等多个数据集上表现优异,与现有技术相比效果显著。项目提供预训练模型、代码和详细实施指南,在保持图像细节和自然度方面表现出色,为低光照图像处理领域带来了创新解决方案。
MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统
3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目
MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位,在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景,MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文,MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。
awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总
AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理
该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源,包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章,重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考,有助于推动相关技术的进步与落地应用。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
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。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型
FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像
FLARE是一种新型3D头像生成方法,能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性,同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值,可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域,为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。
three-gpu-pathtracer - WebGL 2驱动的高性能GPU路径追踪项目
GPU渲染GithubWebGLthree.js开源项目物理渲染路径追踪
three-gpu-pathtracer是一个基于WebGL 2的GPU路径追踪项目。它使用three-mesh-bvh加速渲染,支持GGX表面模型、材质信息、纹理、法线贴图等功能。该项目实现了物理基础渲染、景深、HDR图像等特性,可进行高质量的真实感渲染。项目还提供了多种演示和工具,包括动画渲染和环境光遮蔽材质。three-gpu-pathtracer为开发者提供了高效的GPU路径追踪解决方案。
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。
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