LaRa

大基线辐射场技术实现突破性进展

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。

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SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术

3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习

One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术，能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节，仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色，为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。

Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总激光雷达方法全览

3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉

该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

Infusion - 基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术

3D GaussiansGithub图像修复开源项目扩散模型深度补全神经渲染

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。

Radiata - 基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具

ControlNetGitGithubRadiataStable DiffusionTensorRT开源项目

Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 WebUI，提供稳定扩散、稳定扩散 XL 和 TensorRT 加速等功能。通过简单的 Git 和 Python 安装步骤，可以快速部署并享受高效的模型推理体验。同时支持 ControlNet 插件和 Lora & Lycoris 模型扩展，增强工具的灵活性和功能性。适用于 Windows 和 Linux 系统，详细文档参见官方网站。

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

3D重建BAD-GaussiansGithub图像去模糊开源项目新视角合成高斯散射

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。

ray-llm - 简化LLM部署，利用Ray Serve和vLLM实现高效性能

AnyscaleGithubLLMRay ServeRayLLMvLLM开源项目

RayLLM是一种简便的解决方案，用于部署和管理多种开源LLM，利用Ray Serve和vLLM的功能，包括自动扩展、多GPU和多节点支持。RayLLM支持连续批处理和量化，大幅提高吞吐量并降低推理成本。通过REST API轻松迁移和测试，并集成多种LLM后端，提供灵活高效的解决方案。

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