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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。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型,从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程,先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验,后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示,该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先,并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。
Fantasia3D - 文本生成高质量3D模型的方法
3D内容生成Fantasia3DGithubICCV2023几何建模外观建模开源项目
Fantasia3D专注于通过分离几何和外观,实现高质量的文本生成3D模型。采用Stable Diffusion技术和Latent-NeRF等方法,提升了几何建模和外观渲染的效果,捕捉高分辨率细节并模拟逼真材质。项目团队定期更新FAQ和指南,提供性能优化建议和解决方案。支持用户定制网格细调,兼容多种3D生成方法,实现多样化和逼真的3D模型。
ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成
ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉
ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术,用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量,可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南,涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能,为相关研究提供了新的思路。
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。
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。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
Radiance-Fields-from-VGGSfM-Mast3r - VGGSfM和Mast3r在3D重建和辐射场生成中的性能对比
3D重建GithubMast3rRadiance FieldsVGGSfM开源项目相机姿态估计
本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明,VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确,适合逆渲染;Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器,为相关研究提供了便利。
Awesome-AIGC-3D - 最新生成式3D模型技术和资源汇总
3D生成AIGCGithub开源项目扩散模型深度学习神经辐射场
Awesome-AIGC-3D是一个精选的AIGC 3D论文资源列表,涵盖了从物体到场景生成的多种3D生成方法。项目包括最新的扩散模型、神经辐射场等技术,并收录了相关综述文章、基准数据集和实现代码。这为3D生成领域的研究人员和开发者提供了全面的技术参考。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成
GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目
ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型,支持软阴影渲染,并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用,为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。
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