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mvsplat

从稀疏多视角图像高效重建3D场景

MVSplat是一种基于3D高斯分布渲染的多视角图像重建技术。该项目利用深度学习和计算机视觉方法,从稀疏的多视角图像高效重建3D场景并实现新视角渲染。MVSplat在RealEstate10K和ACID数据集上表现优异,并具有良好的跨数据集泛化能力。项目提供了安装指南、预训练模型和评估代码,便于研究人员进行复现和改进。

stable-fast-3d - 通过单图生成低多边形UV贴图3D模型的高速大规模重建技术
GithubHuggingfaceStability AIStable Fast 3D企业许可图像到3D安全措施开源项目模型
Stable Fast 3D是由Stability AI开发的一种利用Transformer架构的图像到3D转换模型,能够通过512x512像素的单幅图像快速生成低多边形贴图的3D模型。这些模型适用于游戏引擎和渲染等应用环境,广泛应用于艺术创作、教育工具和设计流程。模型基于Objaverse数据集进行训练,为年收入低于100万美元的用户提供Community License下的免费商业使用权限,而超过此收入的商业用户需申请企业许可。
Pointcept - 开源点云感知研究平台
3D表示学习CVPRGithubPointcept开源项目点云感知预训练
Pointcept 是一个专为点云感知研究设计的开源代码库,集成了 Point Transformer V3、OA-CNNs 和 PonderV2 等顶尖技术。通过多数据集预训练架构和高效的场景对比学习框架,Pointcept 在室内外场景中表现出色。用户可以使用统一接口和预处理支持,快速部署点云感知解决方案。项目持续更新,最近的新版本优化数据集结构,提升整体性能。
DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统
3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目
DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统,适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略,DSVT实现了27Hz的实时推理速度,提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现,适用于自动驾驶等场景。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
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。
TripoSR - 高效单图3D重建开源工具
3D重建GithubTripoSR人工智能单图重建开源模型开源项目
TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型,基于大型重建模型(LRM)原理,能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上,处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色,为3D内容创作和研究提供了高效工具。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
glomap - 全局结构运动重建的高效解决方案
COLMAPGLOMAPGithub三维重建开源项目结构运动计算机视觉
GLOMAP是一个基于图像的通用全局结构运动重建管线,与COLMAP相比,它提供了更高效和可扩展的重建过程。GLOMAP以COLMAP数据库为输入,输出COLMAP稀疏重建结果,重建速度通常快1-2个数量级,同时保持或超越原有重建质量。该项目支持从数据库或图像开始的端到端重建,并提供重建结果优化指南。
GPS-Gaussian - 通用像素级3D高斯表示实现实时人体新视角合成
3D Gaussian SplattingGithub人体新视角合成实时渲染开源项目深度学习计算机视觉
GPS-Gaussian提出了一种通用像素级3D高斯表示方法,可实时合成未见过人物的新视角。无需微调或优化即可生成高质量图像,具有出色的泛化性能。项目包含安装指南、数据准备、训练和测试流程,支持合成和真实数据集评估。该方法在人体新视角合成任务中展现实时渲染能力。
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