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gta

几何感知注意力机制增强多视图Transformer性能

GTA是一种创新的几何感知注意力机制,旨在提升多视图Transformer的表达能力。这项技术不仅适用于新视角合成和3D场景重建等多视图任务,还可应用于图像生成等2D任务。项目提供了GTA在CLEVR-TR和MSN-Hard数据集上的官方实现代码,并展示了其在ImageNet图像生成中的应用。通过整合几何信息,GTA使Transformer更有效地处理3D空间关系,从而显著提高多视图任务的性能表现。

GPTEval3D - 基于GPT-4V的文本到3D生成模型评估框架
GPTEval3D是一个实现了《GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation》论文评估指标的开源项目。该框架提供了完整的文本到3D生成模型评估流程,包括数据准备、模型评估和比赛评分。研究者可以利用GPTEval3D评估自己的模型或组织3D生成模型比赛。项目还包含110个精选图像提示和详细的使用说明,方便研究人员快速上手。
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型
GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉
GLEE是一个通用对象基础模型,在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务,并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力,可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文,研究团队计划开源相关代码和预训练模型。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
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。
VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力
GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解
VideoGPT+是一个创新的视频对话模型,通过集成图像和视频编码器,实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征,大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准,为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。
superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器
3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目
Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构,适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构,它能多尺度挖掘超点间关系,性能卓越。同时,SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务,能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合
Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成
3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像
Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型,生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练,包括几何引导模型和高斯头像模型,能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案,可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。
Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型,采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像,包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重,并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。
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