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THREE-CSGMesh

THREE.js构造实体几何库实现高效布尔运算

THREE-CSGMesh是一个为THREE.js设计的构造实体几何库,支持3D模型的减法、并集和交集等布尔运算。该库通过简洁的API实现网格操作,支持多材质组和顶点颜色通道,并利用二叉空间分割树进行高效几何运算。THREE-CSGMesh为THREE.js项目提供了创建复杂几何形状的能力,增强了3D建模功能。

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。
MeshAnything - 自回归Transformer实现的3D网格生成技术
Github三维模型生成人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
MeshAnything是一种基于自回归Transformer的3D网格生成技术,可根据输入生成高质量3D模型。支持网格和点云输入,能生成最多800面的模型。提供命令行接口和Gradio演示,适用于3D重建、扫描等场景。项目采用Python实现,支持Ubuntu系统和CUDA 11.8。安装简便,可通过pip直接安装或从GitHub克隆。目前已发布350m版本,并推出支持1600面的V2版本。
Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术
Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理
Cycle3D是一项图像到3D生成技术,通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性,在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异,为3D内容创作提供了新的解决方案。
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。
3DitScene - 通过语言指令编辑3D场景的创新技术
3DitSceneGithub场景编辑开源项目计算机视觉语言引导高斯散射
3DitScene是一个开源项目,开发了基于语言引导的解耦高斯散射技术来编辑3D场景。该技术允许通过自然语言指令编辑场景中的特定对象,包括移动、旋转或删除。项目保持场景整体一致性,同时支持生成新视角。开发者提供了安装指南和使用说明,并在Hugging Face平台上部署了演示,方便研究人员和开发者探索这一3D场景编辑技术。
xr - React Three Fiber应用的交互式沉浸体验转化工具
3DARGithubReact Three FiberWebXRXR开源项目
xr是一个React库,用于将React Three Fiber应用转换为交互式沉浸体验。它提供API创建XR存储、进入AR模式,支持物体检测、传送、游戏手柄控制等XR功能。开发者可利用xr构建3D Web和XR应用,实现高级交互体验。该库支持自定义控制器、锚点和DOM叠加等功能,适用于构建多样化的XR应用场景。xr简化了React Three Fiber项目向XR的转换过程,为开发者提供了丰富的XR开发工具和教程资源。
stable-diffusion-webui-depthmap-script - 适用于Stable Diffusion WebUI的高分辨率深度图、立体图像和3D网格生成工具
3D影像GithubStable Diffusion WebUI全景照片填充开源项目批量处理深度图
此插件为AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI设计,提供高分辨率深度图、立体图像和3D网格生成功能。支持批处理、视频处理,并可独立运行。集成Marigold、MiDaS、ZoeDepth等技术,显著提升深度图效果。适用于3D摄影、立体图生成和多种3D引擎。提供多种模型选择和详细设置选项,满足不同需求。
GoJS - JavaScript交互式图表和可视化库
GithubGoJSJavaScript库交互式图表图表绘制开源项目数据可视化
GoJS是一个用于创建交互式图表和可视化的JavaScript库。支持流程图、组织结构图等多种图表类型,提供内置和自定义布局。可在浏览器或服务器端运行,支持Canvas和SVG渲染。具有数据模型管理和撤销重做功能,适用于复杂的数据可视化和图形编辑场景。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具,采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型,支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程,帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
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