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Physics3D

基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架

Physics3D3D Gaussians视频扩散物理动力学模拟渲染Github开源项目

Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架，结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线，包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型，Physics3D能优化物理参数，实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具，有助于创建更真实精确的3D场景。

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介绍相关项目
Gaia - 高效灵活的开源物理仿真引擎
C++GaiaGithub图形引擎开源项目物理模拟
Gaia是一款C++开发的开源物理仿真引擎，可作为独立模拟器或集成模块使用。它提供网格数据结构、参数IO、碰撞检测等功能，支持VBD和XPBD仿真。Gaia注重开发效率和硬件性能，适用于多种物理仿真场景，是一个功能全面、性能优异的仿真工具。
StyleGaussian - 基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术
3D风格迁移GithubStyleGaussian多视角一致性实时渲染开源项目高斯散射
StyleGaussian是一种基于高斯溅射的3D风格迁移技术，实现了即时风格迁移的同时保持实时渲染和多视图一致性。该项目支持单一风格迁移和多风格插值，为3D场景提供高效的风格化能力。开源实现包括交互式远程查看器、推理渲染和完整训练流程，为相关研究和开发提供了全面资源。
pbdl-book - 将深度学习与物理模拟融合 革新数值计算方法
GithubPDE问题Physics-based Deep Learning开源项目数值方法深度学习物理模拟
Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
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。
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。
GLSL-PathTracer - 基于物理的GLSL片段着色器路径追踪渲染引擎
3D渲染GLSL-PathTracerGithub光线追踪开源项目物理渲染计算机图形学
GLSL-PathTracer是一个运行于GLSL片段着色器的物理基础路径追踪引擎。该项目实现了单向路径追踪、两级BVH实例化、Disney BSDF和多种纹理映射功能。它支持解析光源、基于图像的照明、多重重要性采样和瓦片渲染。此外，GLSL-PathTracer还集成了OpenImageDenoise降噪技术，并提供随机alpha测试和MagicaVoxel风格的均匀体积渲染。目前正在开发GLTF/GLB格式支持，旨在提供全面的渲染解决方案。
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。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
gaussian_surfels - Gaussian Surfels实现高精度3D表面重建
3D重建Gaussian SurfelsGithub开源项目深度学习计算机图形学高质量表面重建
这个开源项目提出了一种基于Gaussian Surfels的高质量3D表面重建方法。该方法结合了3DGS和IDR的优点，在DTU和BlendedMVS数据集上展示了优异性能。项目提供了完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程。此外，通过集成COLMAP和Omnidata，该方法支持处理自定义数据集，为3D重建研究和应用提供了有力工具。
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