Real3D

基于真实图像的大规模3D重建模型

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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Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D

3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉

SA3D是一个创新的三维目标分割框架，基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示，快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入，处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性，为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面，便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。

SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

hierarchical-3d-gaussians - 层次化3D高斯表示实现大规模场景实时渲染

3D高斯表示Github大规模数据集实时渲染层次结构开源项目点云

这个项目开发了一种层次化3D高斯表示方法，能够实时渲染大规模数据集。通过分层优化和合并策略，该方法高效地表示和渲染复杂场景。项目包含预处理、优化和实时查看器等步骤，可处理含数千图像的大型数据集。代码库提供完整实现和使用说明，涵盖环境配置、数据准备和训练流程。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

neuralangelo - 从图像重建高精度3D表面模型的神经网络技术

3D重建GithubNeuralangelo开源项目机器学习神经网络计算机视觉

Neuralangelo是一个开源项目，专注于从图像重建高精度3D表面模型。该项目利用深度学习方法，提供了完整的代码实现，包括数据预处理、模型训练和网格提取功能。Neuralangelo在复杂场景重建中表现优异，适用于计算机视觉和图形学研究。项目文档包含详细使用说明和常见问题解答，便于研究人员快速上手。

PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架

GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割

PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

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