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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MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。

threestudio - 将2D文本到图像生成模型提升为3D内容创作的统一框架

3D内容生成Githubthreestudio单图像少样本图像开源项目文本提示

threestudio是一个创新的3D内容创作框架，通过升级2D文本到图像生成模型，实现从文本提示、单张图像或少量图像生成3D内容。该框架集成了多种先进的3D生成方法，包括ProlificDreamer、DreamFusion和Magic3D等。使用简单的文本描述或图像输入，可以生成高质量的3D模型、纹理和动画。threestudio提供在线演示和本地部署选项，同时支持自定义扩展，方便研究人员和开发者实现和测试新的3D生成算法。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

duchaiten-real3d-nsfw-xl - 开源超真实3D图像生成接口支持跨平台开发

3D建模AI绘图API接口GithubHuggingfaceModelsLab API图像生成开源项目模型

DucHaiten-Real3D-NSFW-XL是一个基于ModelsLab平台的图像生成接口，具备3D风格图像生成功能。该接口支持PHP、Node.js、Java等开发语言集成，提供图像尺寸、采样步数、提示词增强等参数配置。开发者可通过ModelsLab平台申请密钥使用服务，支持免费调用。

Instant-angelo - 快速实现高保真三维重建，20分钟出结果

3D重建COLMAPGithubInstant-angelo开源项目快速重建高保真

Instant-angelo项目旨在在20分钟内实现高保真的数字孪生三维重建，特别适合移动设备捕获的RGB视频。通过使用UniSDF等技术，能够逼真地重建反射物体。项目支持平滑和细节重建模式，分别适用于简单和复杂表面。提供详细的安装和数据准备指南，并支持自定义数据集。了解如何高效地完成高质量神经表面的重建，体验快速稳定的三维模型生成。

Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务

3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割

Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。

vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术

GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉

VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。

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。

RealVisXL_V3.0 - 高度逼真的AI图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceRealVisXL图像模型图像生成开源项目模型真实感渲染

RealVisXL_V3.0是一个专注于生成照片级真实感图像的AI模型。该模型能够创作SFW和NSFW内容，具有优秀的细节表现和自然质感。尽管仍处于训练阶段，RealVisXL_V3.0已展现出显著潜力。通过调整采样步骤、方法和高清修复参数，用户可以进一步优化生成效果。这个模型为视觉创作提供了强大的工具支持。

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