需求人群:
"该技术的目标受众是计算机图形学领域的研究人员和开发者,尤其是那些专注于图像处理、3D建模和视觉效果的专业人士。它提供了一种创新的方法来处理和增强3D场景的照明效果,这对于创建逼真的视觉效果和动画至关重要。"
使用场景示例:
在电影制作中,用于创建逼真的3D场景照明效果
在虚拟现实和游戏开发中,用于增强虚拟环境的视觉效果
在建筑可视化中,用于模拟不同光照条件下的建筑外观
产品特色:
利用2D扩散模型对单照明数据进行多照明增强
直接控制光照方向的2D重新照明神经网络
创建考虑合成重新照明输入图像不准确性的可重新照明辐射场
优化每个图像的辅助特征向量以强制执行多视图一致性
使用多层感知器参数化光方向以控制低频照明
与Outcast、Relightable 3D Gaussians和TensoIR等技术进行比较,展示其在处理复杂场景方面的优势
使用教程:
步骤1: 准备单照明条件下的多视图数据集
步骤2: 使用2D扩散模型对数据集进行多照明增强
步骤3: 利用增强后的数据训练2D重新照明神经网络
步骤4: 将训练好的网络应用于单照明数据,生成多照明数据集
步骤5: 利用多照明数据集创建3D高斯splats表示的辐射场
步骤6: 通过优化每个图像的辅助特征向量,确保多视图一致性
步骤7: 使用多层感知器参数化光方向,实现低频照明的直接控制
步骤8: 将最终的辐射场应用于目标场景,进行重新照明
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使用多照明合成的扩散方法重新照明辐射场
这是一种通过利用从2D图像扩散模型提取的先验来创建可重新照明的辐射场的方法。该方法能够将单照明条件下捕获的多视图数据转换为具有多照明效果的数据集,并通过3D高斯splats表示可重新照明的辐射场。这种方法不依赖于精确的几何形状和表面法线,因此更适合处理具有复杂几何形状和反射BRDF的杂乱场景。
构建大型世界模型,感知、生成和与3D世界互动
World Labs 是一家专注于空间智能的公司,致力于构建大型世界模型(Large World Models),以感知、生成和与3D世界进行互动。公司由AI领域的知名科学家、教授、学者和行业领导者共同创立,包括斯坦福大学的Fei-Fei Li教授、密歇根大学的Justin Johnson教授等。他们通过创新的技术和方法,如神经辐射场(NeRF)技术,推动了3D场景重建和新视角合成的发展。World Labs 得到了包括Marc Benioff、Jim Breyer等知名投资者的支持,其技术在AI领域具有重要的应用价值和商业潜力。
快速生成带纹理的3D模型
SF3D是一个基于深度学习的3D资产生成模型,它能够从单张图片中快速生成具有UV展开和材质参数的带纹理3D模型。与传统方法相比,SF3D特别针对网格生成进行了训练,集成了快速UV展开技术,能够迅速生成纹理而不是依赖顶点颜色。此外,该模型还能学习材质参数和法线贴图,以提高重建模型的视觉质量。SF3D还引入了一个去照明步骤,有效去除低频照明效果,确保重建的网格在新的照明条件下易于使用。
从单张图片生成3D角色模型
CharacterGen是一个高效的3D角色生成框架,能够从单张输入图片生成具有高质量和一致外观的3D姿势统一的角色网格。它通过流线化的生成管道和图像条件多视图扩散模型,有效校准输入姿势到规范形式,同时保留输入图像的关键属性,解决了多样化姿势带来的挑战。它还采用了基于变换器的通用稀疏视图重建模型,以及纹理反投影策略,生成高质量的纹理图。
从单张图片生成高质量3D网格模型
Unique3D是由清华大学团队开发的一项技术,能够从单张图片中生成高保真度的纹理3D网格模型。这项技术在图像处理和3D建模领域具有重要意义,它使得用户能够快速将2D图像转化为3D模型,为游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。
从多视角图像创建3D场景
CAT3D是一个利用多视角扩散模型从任意数量的输入图像生成新视角的3D场景的网站。它通过一个强大的3D重建管道,将生成的视图转化为可交互渲染的3D表示。整个处理时间(包括视图生成和3D重建)仅需一分钟。
一种用于逆渲染的先进学习扩散先验方法,能够从任意图像中恢复物体材质并实现单视图图像重照明。
IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的卷积重建模型
CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的生成模型,它通过整合几何先验到网络设计中,能够从单个输入图像生成六个正交视图图像,然后利用卷积U-Net创建高分辨率的三平面(triplane)。CRM进一步使用Flexicubes作为几何表示,便于在纹理网格上进行直接的端到端优化。整个模型能够在10秒内从图像生成高保真的纹理网格,无需测试时优化。
非刚体3D模型的文本生成和重建框架
AnimatableDreamer是一个从单眼视频中生成和重建可动画非刚体3D模型的框架。它能够生成不同类别的非刚体对象,同时遵循从视频中提取的对象运动。关键技术是提出的典范分数蒸馏方法,将生成维度从4D简化到3D,在视频中的不同帧进行降噪,同时在唯一的典范空间内进行蒸馏过程。这样可以保证时间一致的生成和不同姿态下的形态逼真性。借助可微分变形,AnimatableDreamer将3D生成器提升到4D,为非刚体3D模型的生成和重建提供了新视角。此外,与一致性扩散模型的归纳知识相结合,典范分数蒸馏可以从新视角对重建进行正则化,从而闭环增强生成过程。大量实验表明,该方法能够从单眼视频生成高灵活性的文本指导3D模型,同时重建性能优于典型的非刚体重建方法。
GauHuman是一个3D人体模型,利用高斯扩散进行快速训练和实时渲染。
GauHuman是一个基于高斯扩散的3D人体模型,它能在短时间内(1-2分钟)完成训练,并提供实时渲染(最高达189 FPS),与现有基于NeRF的隐式表示建模框架相比,后者需要数小时训练和每帧数秒渲染。GauHuman在规范空间对高斯扩散进行编码,并利用线性混合皮肤(LBS)将3D高斯从规范空间转换到姿态空间,在此过程中设计了有效的姿态和LBS细化模块,以微不足道的计算成本学习3D人体的细节。此外,GauHuman还通过3D人体先验初始化和修剪3D高斯,并通过KL散度引导进行拆分/克隆,以及进一步加速的新型合并操作,从而实现快速优化。
通过无光照纹理扩散模型任意绘制3D
Paint3D能够为无纹理的3D网格生成高分辨率、无光照效果、多样化的2K UV纹理图,同时基于文本或图像输入进行条件化生成。它通过预训练的考虑深度信息的2D扩散模型首先生成视角条件图像并进行多视角纹理融合来获得初始的粗糙纹理图。然后它使用专门的UV补全和UVHD纹理模型来去除光照效果和填补不完整区域。Paint3D可以生成语义一致、无光照的高质量2K UV纹理,从而显著提升无纹理3D物体的纹理生成水平。
Photoshop与SD/SDForge/ComfyUI之间的通信插件
sd-ppp是一个允许用户在Adobe Photoshop和各种Stable Diffusion界面(如SD/SDForge/ComfyUI)之间进行通信的插件。它支持多层操作,包括文本层和图像层,能够处理多个文档和多个Photoshop实例,并允许用户在文档的特定区域工作。该插件对于设计师和艺术家来说是一个强大的工具,因为它可以简化工作流程,提高创作效率,并允许他们利用Stable Diffusion的强大功能来增强他们的设计和艺术作品。
AI技术预览纹身去除效果,辅助决策
AI Tattoo Removal是一个利用人工智能技术展示纹身去除效果的先进工具。它提供了多种可视化选项和用户友好的界面,适用于考虑纹身去除的个人和专业纹身去除专家。该平台使用尖端的机器学习算法分析并展示纹身去除进度,用户可以查看不同的去除阶段、结果和治疗方案,以更好地理解去除过程。产品的主要优点包括即时可视化、个性化体验和免费的基础功能,同时提供高级功能订阅服务。
3D网格生成与语言模型的统一
LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型(LLMs)预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识,并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本,允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出,以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时,实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。
人脸匿名化技术,保留关键细节同时有效保护隐私。
face_anon_simple是一个人脸匿名化技术,旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用,比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码,允许用户自行部署和使用,具有很高的灵活性和应用价值。
图像水印技术,可在图片中嵌入局部化水印信息
Watermark Anything是一个由Facebook Research开发的图像水印技术,它允许在图片中嵌入一个或多个局部化水印信息。这项技术的重要性在于它能够在保证图像质量的同时,实现对图像内容的版权保护和追踪。该技术背景是基于深度学习和图像处理的研究,主要优点包括高鲁棒性、隐蔽性和灵活性。产品定位为研究和开发用途,目前是免费提供给学术界和开发者使用。
视频扩散模型,用于虚拟试穿。
Fashion-VDM是一个视频扩散模型(VDM),用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入,旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频,同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比,Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括:扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略,以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。
基于GIMM-VFI的ComfyUI帧插值工具
ComfyUI-GIMM-VFI是一个基于GIMM-VFI算法的帧插值工具,使用户能够在图像和视频处理中实现高质量的帧插值效果。该技术通过在连续帧之间插入新的帧来提高视频的帧率,从而使得动作看起来更加流畅。这对于视频游戏、电影后期制作和其他需要高帧率视频的应用场景尤为重要。产品背景信息显示,它是基于Python开发的,并且依赖于CuPy库,特别适用于需要进行高性能计算的场景。
高度表现力的肖像动画技术
字节跳动智能创作团队推出最新单图视频驱动技术 X-Portrait 2。X-Portrait 2是一种肖像动画技术,它通过用户提供的静态肖像图像和驱动表演视频,能够生成具有高度表现力和真实感的角色动画和视频片段。这项技术显著降低了现有的动作捕捉、角色动画和内容创作流程的复杂性。X-Portrait 2通过构建一个最先进的表情编码器模型,隐式编码输入中的每一个微小表情,并通过大规模数据集进行训练。然后,该编码器与强大的生成扩散模型结合,生成流畅且富有表现力的视频。X-Portrait 2能够传递微妙和微小的面部表情,包括撅嘴、吐舌、脸颊充气和皱眉等具有挑战性的表情,并在生成的视频中实现高保真的情感传递。
使用AI将您的面部照片变成面部贴纸
Face Sticker AI是一个AI驱动的面部贴纸工具,它通过添加文本提示将用户的面部图像转换成奇妙的面部贴纸图像。该产品利用先进的面部识别技术和自然语言处理技术,确保生成的贴纸与原始图像高度相似,同时保持高清图像质量。Face Sticker AI不仅支持真人照片,还支持动画角色照片,满足用户个性化表达和创造的需求。产品背景信息显示,Face Sticker AI旨在提供一个简单易用的平台,让用户能够以前所未有的方式探索和创造面部贴纸,释放创造力。产品定价分为Base、Standard和Pro三个等级,用户可以根据自己的需求选择合适的计划购买积分。
利用Claude 3.5 Sonnet Vision API进行图像中物体检测和可视化的强大Python工具
Claude Vision Object Detection是一个基于Python的工具,它利用Claude 3.5 Sonnet Vision API来检测图像中的物体并进行可视化。该工具能够自动在检测到的物体周围绘制边界框,对它们进行标记,并显示置信度分数。它支持处理单张图片或整个目录中的图片,并且具有高精度的置信度分数,为每个检测到的物体使用鲜艳且不同的颜色。此外,它还能保存带有检测结果的注释图片。
Autodesk推出的AI解决方案,将视频转换为3D场景的动画制作工具。
Wonder Animation是Autodesk旗下的一款创新产品,它利用尖端的视频到3D场景技术,将任何视频序列转换成3D动画场景,加速动画电影制作流程。这项技术能够处理包含多个剪辑和不同镜头(广角、中景、特写)的影片和编辑序列,然后使用AI在3D空间中重建场景,并匹配每个摄像机与角色和环境的位置和动作关系。Wonder Animation的主要优点在于它能够为艺术家提供完全的创意控制权,与市场上其他依赖自动化输出的生成性AI工具不同,它赋予艺术家塑造自己愿景的能力。
根据人类指令修复和编辑照片的框架
PromptFix是一个综合框架,能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集,提出了高频引导采样方法来控制去噪过程,并设计了辅助提示适配器,利用视觉语言模型增强文本提示,提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法,并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。
从实体书籍中提取划线或手写标记的文本
Excerptor是一个专门设计来从实体书籍中提取划线或手写标记文本的工具。它通过图像处理和光学字符识别技术,将书籍中的标记文本转换为数字格式,方便用户编辑和保存。这项技术的重要性在于它能够帮助用户快速从大量书籍中提取关键信息,提高研究和学习的效率。Excerptor以其高效、准确的文本识别能力和用户友好的操作界面,满足了学术研究、教育和个人学习等不同领域的需求。目前,Excerptor是免费提供给用户的,它的开发和维护由开源社区负责。
8B参数变分自编码器模型,用于高效的文本到图像生成。
Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型,它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用,并提高了23%的运行速度,同时保持了与原始模型相同的精度(bfloat16)。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取,特别是对于消费级GPU用户。
新一代骁龙X系列,搭载NPU,为创作者带来革新工具。
Snapdragon X Series是高通推出的新一代产品系列,通过搭载神经处理单元(NPU),为创作者提供了强大的AI算力。这一系列产品能够显著提升移动设备在图像处理、音频制作和3D建模等方面的性能,同时延长电池续航,为用户提供前所未有的移动创作体验。Snapdragon X Series的推出,标志着移动设备在创意工作领域的一次重大飞跃,使得专业级的创作工具可以随时随地被使用。
AI绘画软件,与Adobe Photoshop无缝衔接
大画丹青是一款专为设计师打造的AI绘画软件,与Adobe Photoshop无缝衔接,提供丰富的AI绘画功能与灵感。它兼容Photoshop 2015及以上版本,支持Windows和mac系统,无需特殊电脑配置,安装简单,服务稳定,能够秒级出图。这款软件的主要优点在于它能够提供高效的创作工具,激发无限灵感,帮助设计师快速实现创意。产品背景信息显示,它是由武汉智启特人工智能科技有限公司开发,旨在开启设计师的创意之旅。
利用AI提升媒体处理和数字资产管理效率
ImageKit AI是一个结合了人工智能和生成式AI的媒体处理和数字资产管理平台。它通过AI技术,如图像扩展、智能裁剪、背景移除、添加阴影、通过文本提示生成图像等,帮助用户提升媒体内容的质量和处理效率。ImageKit AI的背景是满足现代数字媒体管理的需求,它通过AI技术简化了图像处理流程,降低了成本,并提高了内容的个性化和质量。产品定位于为企业提供高效、智能的媒体内容管理解决方案。
高效3D高斯重建模型,实现大场景快速重建
Long-LRM是一个用于3D高斯重建的模型,能够从一系列输入图像中重建出大场景。该模型能在1.3秒内处理32张960x540分辨率的源图像,并且仅在单个A100 80G GPU上运行。它结合了最新的Mamba2模块和传统的transformer模块,通过高效的token合并和高斯修剪步骤,在保证质量的同时提高了效率。与传统的前馈模型相比,Long-LRM能够一次性重建整个场景,而不是仅重建场景的一小部分。在大规模场景数据集上,如DL3DV-140和Tanks and Temples,Long-LRM的性能可与基于优化的方法相媲美,同时效率提高了两个数量级。
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