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Neural-Gauge-Fields

创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染

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。

TriplaneGaussian - 基于Triplane和高斯散射的快速单视图3D重建技术
3D重建GithubTransformerTriplaneGaussian单视图开源项目高速重建
TriplaneGaussian是一种结合Triplane和高斯散射的3D重建技术。该方法采用混合Triplane-Gaussian 3D表示,融合显式和隐式表示优点,能在几秒内从单一视角图像生成高质量3D模型。这种技术不仅适用于合成图像,还能处理真实世界照片,展现了较强的泛化能力。TriplaneGaussian通过创新的表示方法实现了高效且通用的3D重建,为单视图3D重建领域提供了新的解决思路。
LightGaussian - 高效压缩3D高斯模型 实现15倍存储减少和200+FPS渲染
3D高斯压缩GithubLightGaussian开源项目渲染优化神经渲染计算机图形学
LightGaussian项目开发了一种新型3D高斯模型压缩方法。该方法结合了剪枝、恢复、SH蒸馏和VecTree量化技术,实现了15倍的存储压缩,同时保持200+FPS的渲染速度。在保持图像质量的前提下,LightGaussian显著减小了模型体积,为实时3D场景渲染和AR/VR应用开辟了新途径。项目提供了开源代码、使用指南和示例,便于研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。
gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点,在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外,通过集成COLMAP和Omnidata,该方法支持处理自定义数据集,为3D重建研究和应用提供了有力工具。
InstantMesh - 高效单图3D网格生成技术,利用稀疏视图大型重建模型
3D网格生成GithubInstantMesh单图重建开源项目深度学习计算机视觉
InstantMesh是一个基于LRM/Instant3D架构的前馈框架,能从单张图像高效生成3D网格。它采用稀疏视图大型重建模型,提供多种模型变体,支持白色背景图像生成。项目开源了推理和训练代码、模型权重,并提供Gradio在线演示。InstantMesh在3D内容创作和计算机视觉等领域有广泛应用潜力。
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。
instant-ngp - 高效训练和渲染神经图形基元的开源框架
3D重建GithubNeRF实时渲染开源项目机器学习神经图形基元
instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。
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。
GaussianDreamerPro - 从文本生成高质量可操作3D高斯模型的创新技术
3D Gaussians3D资产生成GaussianDreamerProGithub图像渲染开源项目文本生成3D
GaussianDreamerPro是一个新型框架,用于从文本生成高质量、可操作的3D高斯模型。该框架将高斯点绑定到几何体上,逐步优化几何结构和外观细节。这种方法不仅提高了生成资产的质量,还使其能够轻松集成到动画、合成和模拟等下游应用中,拓展了3D内容创作的可能性。
DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术
3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强
DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术,利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强,解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation,提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示,生成逼真的3D对象,提升了3D内容生成技术水平。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
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