TRIPS

创新三线性点分布技术用于实时辐射场渲染

TRIPS是一种新型三线性点分布技术,结合了高斯分布和ADOP的优势,用于实时辐射场渲染。该技术将点栅格化到屏幕空间图像金字塔,并利用轻量级神经网络重建无缝图像,实现高质量渲染和60fps实时帧率。在复杂几何、广阔景观和自动曝光等场景中,TRIPS的表现超越了现有最先进方法。

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介绍相关项目

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。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

DanbaidongRP - Unity优化渲染管线提升动画和游戏视觉表现

Danbaidong Render PipelineGithubNPRPBRToon RenderingUnity开源项目

DanbaidongRP是一个基于Universal RP 14.0.8的Unity渲染管线项目，针对Unity 2022.3进行了优化。该项目提供PBR卡通着色器、自定义Shader GUI和单物体阴影等功能，简化了PBR/NPR卡通渲染流程。此外，它还包含插入式GBuffer Pass、卡通泛光和动漫色调映射等模块。未来计划添加大气雾、软阴影和高质量屏幕空间反射等高级渲染特性。

Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法

3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成

Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。

triipper - 智能AI旅行规划平台

AI工具AI旅行规划triipper城市探索目的地生成器行程生成器

triipper是一个智能AI旅行规划平台，结合AI技术和旅行专业知识，为用户创建个性化旅行计划。作为您的AI旅行助手，triipper提供智能行程生成、目的地探索和AI推荐等功能，帮助用户轻松规划完美旅程。无论是文化体验、美食探索还是景点游览，triipper都能提供量身定制的旅行建议，使您的旅行更加便捷和愉快。体验智能行程规划的未来，让triipper成为您的专属旅行规划专家。

EnterprisePBRShadingModel - 跨行业通用的企业级PBR着色模型

3D可视化DSPBREnterprise PBR Shading ModelGithub开源项目材质系统渲染模型

EnterprisePBRShadingModel（DSPBR）是达索系统开发的开源企业级PBR着色模型，支持高性能和渲染器无关特性。该模型广泛适用于VR应用、全局光照渲染等多个行业场景。项目包含详细规范、用户指南和在线演示，方便开发者和用户学习使用。通过优质的渲染效果和跨平台兼容性，EnterprisePBRShadingModel为3D可视化和图形渲染领域贡献了实用解决方案。

LangSplat - 将3D场景与自然语言融合的高斯点云渲染技术

3D语言高斯分散CVPR2024GithubLangSplat开源项目计算机视觉语言特征

LangSplat是一种创新的3D语言高斯点云渲染技术，融合3D场景重建和自然语言处理。该技术引入场景级语言自动编码器，降低内存需求，实现高效语言特征建模。项目提供完整训练流程，涵盖特征生成、自动编码器训练和模型优化，支持研究者在自定义场景中应用LangSplat。

GNT - 使用Transformer重建和渲染NeRF模型

GNTGithubNeRFtransformer图像重建开源项目渲染

Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。

SceneTex - 基于扩散先验的室内场景高质量纹理合成方法

3D渲染GithubSceneTex室内场景开源项目扩散模型纹理合成

SceneTex是一种基于扩散先验的室内场景纹理合成方法。该方法将纹理合成视为RGB空间中的优化问题，采用多分辨率纹理场隐式编码网格外观，并使用交叉注意力解码器确保跨视图风格一致性。SceneTex能为3D-FRONT场景生成高质量、风格一致的纹理，在视觉质量和提示保真度方面优于现有方法。

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