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从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法,可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术,实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程,涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集,为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
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。
DriveDreamer4D - 4D驾驶场景模拟的新突破
4D驾驶场景表示AI工具DriveDreamer4D交通约束自主驾驶视频生成模型
DriveDreamer4D利用世界模型先验,提升4D驾驶场景表示。通过闭环仿真,能将实况驾驶数据转换为新的轨迹视频,并确保视频内容的时空一致性。实验验证了其在新轨迹视频生成方面的优越性,尤其在时空连贯性上表现突出,为自主驾驶系统的研究和开发提供了有力支持。
motionagent - AI视频自动生成平台
GithubMotionAgent图像生成开源项目脚本生成视频生成音乐生成
MotionAgent是一个基于深度学习的视频生成工具,集成了脚本创作、场景图生成、视频制作和背景音乐创作功能。该工具支持根据指定主题自动生成脚本,可生成高分辨率视频和自定义风格背景音乐。MotionAgent基于ModelScope开源模型社区开发,为视频创作提供了自动化解决方案。
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。
MOFA-Video - 可控图像动画图像到视频扩散模型
ECCV 2024GithubMOFA-Video图像动画开源项目混合控制生成模型
MOFA-Video项目采用稀疏到稠密运动生成和基于流的运动适配技术,能通过轨迹、关键点序列及其组合等多种控制信号将单张图像转化为动画。最新更新包括关键点面部图像动画的推理脚本和轨迹图像动画的训练代码。该项目即将亮相ECCV 2024,并提供多个演示和检查点,便于用户测试和使用。访问项目页面了解更多详情和效果展示。
BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建
3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场
BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法,能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术,适用于各种刚体物体,包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化,BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中,准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型,从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程,先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验,后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示,该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先,并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。
VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制
GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机
VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用,可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪,无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件,可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置,包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能,适用于多种VR设备。
DiverseShot AI - AI驱动的视频到3D高斯分布点云模型转换工具
3D重建AI工具Gaussian SplattingSpline点云视频处理
DiverseShot AI是一款专业的视频转3D高斯分布点云模型工具。它通过三步简化流程:多角度拍摄、AI训练处理、导出上传,将普通视频转化为浏览器可访问的逼真3D场景。该工具无需编码技能,为创作者提供了将日常视频转换为交互式3D内容的创新方法,适用于在线展示和虚拟现实等多种应用场景。用户可以轻松将现实世界的物体转化为沉浸式的3D体验,为各种在线展示和虚拟现实应用创造独特的视觉效果。
Blind-Motion-Deblurring-Survey - 深度学习运动去模糊技术研究综述及发展趋势
Github人工智能图像处理开源项目深度学习计算机视觉运动去模糊
本项目全面回顾了深度学习在运动去模糊领域的研究进展。通过系统分析150余篇相关论文,总结了30多种盲运动去模糊算法。对当前先进方法在4个数据集上进行了对比实验,揭示了现有技术的不足,并探讨了未来发展方向。项目还收录了CVPR 2024最新去模糊研究成果,为该领域研究人员提供了重要参考。
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