BAD-Gaussians

基于高斯散射的3D场景去模糊重建与新视角合成技术

BAD-Gaussians 高斯散射图像去模糊新视角合成 3D重建 Github 开源项目

BAD-Gaussians是一种创新的3D场景重建方法，结合束调整和高斯散射技术，有效处理运动模糊图像。该方法不仅能实现高质量的图像去模糊，还可合成新视角场景。基于nerfstudio框架实现，BAD-Gaussians支持多种数据集和训练模式，为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。

文档

iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法

GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率

iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。

LaRa - 大基线辐射场技术实现突破性进展

3D重建GithubLaRa开源项目机器学习计算机视觉辐射场

LaRa项目开发了创新的大基线辐射场技术，提高了3D重建效率和质量。通过支持半精度训练，该技术实现了收敛速度提升100%以上，性能增益约1.5dB。LaRa能从多视图、文本和单视图输入重建辐射场，在计算效率和重建质量方面取得了显著进展，为3D重建和渲染领域开辟了新途径。

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。

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。

EnlightenGAN - 无监督深度光照增强技术

EnlightenGANGithub图像增强开源项目无配对监督深度学习计算机视觉

EnlightenGAN是一种用于增强低光照图像质量的深度学习方法。该技术采用无监督学习方式，无需配对的低光/正常光照图像进行训练。EnlightenGAN基于生成对抗网络(GAN)架构，能有效提升各种复杂场景下的图像亮度和细节。在多个公开数据集上，EnlightenGAN展现出优秀性能，为计算机视觉和图像处理领域提供了新的解决方案。

ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成

GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目

ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。

LangSplat - 将3D场景与自然语言融合的高斯点云渲染技术

3D语言高斯分散CVPR2024GithubLangSplat开源项目计算机视觉语言特征

LangSplat是一种创新的3D语言高斯点云渲染技术，融合3D场景重建和自然语言处理。该技术引入场景级语言自动编码器，降低内存需求，实现高效语言特征建模。项目提供完整训练流程，涵盖特征生成、自动编码器训练和模型优化，支持研究者在自定义场景中应用LangSplat。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

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。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

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