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Free3D

基于单视图的一致性多视角图像合成技术

Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术,可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。

zero123plus - Zero123++ v1.2 更新发布,增强多视图生成能力
GithubZero123++图像处理多视图生成开源项目控制网络深度学习
Zero123++ v1.2 提升了相机内参处理,增强了视角和视野范围的适应性。模型专注于 3D 生成,输出统一的 30° 视角,确保对象的归一化尺寸。新增的法线生成器 ControlNet 可以生成更精确的法线图像和遮罩。该模型与代码在 Apache 2.0 和 CC-BY-NC 4.0 许可证下发布,非商业用途自由度更高。用户可简单配置生成多视图图像。
4DGen - 基于视频的动态3D内容生成,实现空间-时间一致性
4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射
4DGen是一个开源项目,专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换,通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具,并开放了代码和数据集,为相关研究和开发提供资源。
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。
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。
splatter-image - 基于单一图像的快速3D重建技术 适用于多种物体
3D重建GithubSplatter Image图像处理开源项目深度学习计算机视觉
splatter-image是一个3D重建开源项目,能从单一图像快速生成物体的3D模型。它兼容Objaverse、ShapeNet和CO3D等多个数据集,并提供在线演示。项目使用高斯点云渲染技术,在多类别ShapeNet数据集上表现出色。安装过程简单,支持多GPU训练,无需预处理相机姿态数据。
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。
RayDF - 革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术
3D建模GithubRayDF多视图一致性开源项目深度图像渲染神经网络
RayDF是一种创新的基于射线的连续3D形状表示方法,在渲染800x800深度图像时比传统方法快1000倍。该项目包含完整的训练和评估流程,涵盖双射线可见性分类器和射线-表面距离网络训练,并在多个数据集上进行了实验。RayDF在3D重建和渲染方面表现出色,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法
3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习
3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法,仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取,通过提示工程和DINO特征优化,提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合,为多个领域的应用提供了新的可能性。
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。
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