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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。

3D_Render_for_Flux - 优化3D渲染技术和图像生成的应用
3D renderAI绘图FLUXGithubHuggingfacediffusers开源项目文本到图像模型
基于Flux技术,探索高质量3D渲染和图像生成的潜力。利用特定关键词,可生成逼真的人物、动物及自然景观。无论是构建真实场景还是创作多彩角色,该项目提供了明确的指引满足创作者需求。基础模型由Black Forest Labs开发,并可遵循Apache-2.0许可证下载使用。
ComfyUI-3D-Pack - ComfyUI的多功能3D资产生成节点套件
3D可视化3D生成3D资产AI建模ComfyUIGithub开源项目
ComfyUI-3D-Pack为ComfyUI扩展了3D处理能力的节点套件。它集成了3DGS、NeRF等算法和InstantMesh、CRM、TripoSR等模型,实现单图到3D网格的生成、多视图重建和3D可视化。该套件还提供轨道相机姿态生成、3D渲染等工具,简化了3D资产的生成流程。
mip-splatting - 实现无锯齿3D高斯渲染的创新技术
3D Gaussian SplattingCVPRGithubMip-Splatting图形渲染开源项目计算机视觉
Mip-Splatting是一个创新的3D高斯渲染项目,通过3D平滑滤波器和2D Mip滤波器消除渲染伪影,实现无锯齿效果。该技术在CVPR 2024获得最佳学生论文奖,体现了其在计算机视觉和图形学领域的重要性。项目提供在线演示,展示了其高质量的渲染效果。
StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
realmdreamer - 文本3D场景生成技术
3D场景生成GithubRealmDreamer开源项目文本驱动深度扩散高斯溅射
RealmDreamer是一项创新的3D场景生成技术,通过文本描述生成通用前向3D场景。该技术利用3D高斯泼溅表示和先进的文本到图像生成器,结合图像条件扩散模型和深度扩散模型,实现高质量3D场景的合成。RealmDreamer无需特定数据集训练,能够生成多样风格的3D场景,并支持从单一图像进行3D合成。
DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架
3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成
DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动,支持灵活的拓扑变化,并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码,以及自定义数据集支持。
GSM - 创新框架实现高效3D人体生成
3D人体生成3D渲染Github开源项目深度学习生成对抗网络高斯贝壳图
Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术,用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构,通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练,生成多视图一致的高质量3D人体模型,并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。
mvsplat - 从稀疏多视角图像高效重建3D场景
3D Gaussian SplattingGithubMVSplat多视图图像开源项目神经渲染计算机视觉
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。
awesome-nerf-editing - 介绍最新的辐射场编辑技术与资源
3D编辑CVPR 2024ECCV 2024Gaussian SplattingGithubNeural Radiance Fields开源项目
本项目汇集了辐射场编辑领域的开创性研究成果、调查报告和最新进展。涵盖ECCV、SIGGRAPH、CVPR等顶级会议,提供不断更新的资源和文献。专业研究人员和爱好者均可在此找到关于NeRF和3D Gaussian Splatting技术的详尽信息。欢迎关注项目动态,并通过提交Issues或Pull Requests参与讨论和维护。
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。
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