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AdelaiDepth

开源单目深度预测工具箱 推进3D场景重建研究

AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱,整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复,相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集,AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。

depth-anything-large-hf - 基于DPT和DINOv2的大规模深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth Anything是一个基于DPT架构和DINOv2主干的深度估计模型,通过6200万张图像训练而成。该模型在相对和绝对深度估计方面均达到最先进水平,可用于零样本深度估计等任务。它提供简单的pipeline接口,支持任意尺寸输入图像,并输出高质量深度图。Depth Anything为计算机视觉领域提供了强大的深度感知能力,可应用于多个场景。
zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术
3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散
探索一种创新技术,通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建,解决了文字转图像模型中的视角歧义问题,并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布,以及详细的使用和训练指南,支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。
marigold-depth-v1-0 - 基于扩散模型的单目深度估计新方法
GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成器开源项目扩散模型模型零样本迁移
Marigold是一种新型单目深度估计模型,利用Stable Diffusion等现代生成图像模型中的视觉知识。该模型通过合成数据微调,实现了对未知数据的零样本迁移,在单目深度估计任务中达到了领先水平。Marigold不仅展示了扩散模型在计算机视觉领域的应用潜力,还为深度估计技术的研究提供了有力工具。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
zoedepth-nyu-kitti - 基于DPT框架的深度估计神经网络
GithubHuggingfaceZoeDepth图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
ZoeDepth-nyu-kitti是一个基于DPT框架开发的深度估计模型,通过NYU和KITTI数据集进行微调。该模型结合相对深度和度量深度估计方法,可输出实际度量值的深度数据,支持零样本单目深度估计应用。模型提供pipeline API接口,便于集成使用。通过扩展DPT框架的功能,实现了从相对深度到度量深度的转换。
marigold-depth-lcm-v1-0 - 基于扩散技术的单目深度估计模型实现零样本迁移
GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成开源项目扩散模型模型深度估计
Marigold-depth-lcm-v1-0是一个创新的单目深度估计模型,基于扩散技术开发。该模型利用Stable Diffusion的视觉知识,通过合成数据微调,实现了对未见数据的零样本迁移能力。在单目深度估计任务中,Marigold展现出优异性能,为计算机视觉领域提供了新的深度估计解决方案。这一成果不仅推动了单目深度估计技术的发展,还展示了扩散模型在此领域的巨大潜力。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练,该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节,具有更强的鲁棒性,同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具,该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。
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。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
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。
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