Infusion

基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术

3D Gaussians 深度补全扩散模型图像修复神经渲染 Github 开源项目

InFusion项目提出了一种创新的3D场景修复方法，通过学习扩散先验的深度完成来修复3D高斯体。该技术实现了对不完整3D场景的高质量修复，能够处理复杂的遮挡情况。InFusion为3D重建和虚拟现实等领域提供了新的解决方案，项目开源了推理代码和预训练模型，为相关研究和开发提供了重要资源。

2d-gaussian-splatting - 基于2D高斯溅射的高精度场景表示与渲染方法

2D Gaussian SplattingGithub几何重建开源项目网格提取表面元素辐射场

2D高斯溅射项目提出了一种新型场景表示方法,使用2D定向圆盘表示场景并通过可微光栅化渲染。该方法开发了正则化技术提升重建质量,设计了网格化算法,在几何精度和渲染质量上取得显著进展。项目提供完整的训练评估脚本和SIBR可视化工具,为3D场景重建和新视角合成领域带来创新解决方案。

Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术

3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉

Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术，可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。

ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果

AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声

ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。

Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术

Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理

Cycle3D是一项图像到3D生成技术，通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性，在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异，为3D内容创作提供了新的解决方案。

SceneTex - 基于扩散先验的室内场景高质量纹理合成方法

3D渲染GithubSceneTex室内场景开源项目扩散模型纹理合成

SceneTex是一种基于扩散先验的室内场景纹理合成方法。该方法将纹理合成视为RGB空间中的优化问题，采用多分辨率纹理场隐式编码网格外观，并使用交叉注意力解码器确保跨视图风格一致性。SceneTex能为3D-FRONT场景生成高质量、风格一致的纹理，在视觉质量和提示保真度方面优于现有方法。

hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染

3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云

这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法，能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略，该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤，可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明，涵盖环境配置、数据准备和训练流程。

InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法

GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成

InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。

PnPInversion - 先进的扩散模型逆向技术，仅需3行代码即可提升图像编辑效果

GithubPnPInversion图像反演图像编辑开源项目性能评估扩散模型

PnPInversion是一种新型扩散模型逆向方法，通过在源扩散分支纠正逆向偏差，仅需3行代码即可提升图像编辑效果。该技术在保持原图内容的同时提高编辑保真度。研究还提出PIE-Bench基准测试集，包含700张多样化场景和编辑类型的图像。评估显示PnPInversion在编辑性能和推理速度上均优于现有方法。

AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

Wonder3D - 使用跨域扩散技术从单一图像快速生成高质量3D模型

3D重建GithubWonder3D单视图重建多视图一致性开源项目扩散模型

Wonder3D是一个开源的3D重建项目，采用跨域扩散技术从单一图像生成高质量3D模型。该方法首先生成多视图法线贴图和彩色图像，然后通过法线融合实现快速重建。项目提供了推理和训练代码，支持自定义数据训练，并包含使用说明和演示。Wonder3D在重建速度和质量上均有优势，为3D内容创作提供了高效解决方案。

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