需求人群:
"目标受众包括计算机视觉领域的研究人员和开发者,尤其是在3D人体姿态估计和动作捕捉技术方面。该技术能够帮助他们更准确地捕捉和分析人体动作,适用于虚拟现实、增强现实、动画制作和运动分析等领域。"
使用场景示例:
在虚拟现实环境中模拟真实人体动作。
用于动画电影中角色动作的精确捕捉和再现。
在体育训练中分析运动员的动作以提高表现。
产品特色:
利用个性化隐式神经化身作为先验来提高姿态估计的鲁棒性和精度。
通过分层体积渲染技术从多视角视频中高效重建化身。
结合RGB和轮廓渲染损失来增强3D姿态优化。
引入碰撞损失来避免角色间穿插。
交替进行化身学习和姿态优化以获得完整准确的3D人体姿态。
在多个公共数据集上展示了最先进的性能。
使用教程:
1. 准备稀疏多视角视频输入。
2. 使用AvatarPose模型对视频中的个体进行个性化化身重建。
3. 利用重建的化身作为先验,通过颜色和轮廓渲染损失进行姿态优化。
4. 引入碰撞损失来处理角色间的穿插问题。
5. 交替进行化身学习和姿态优化,直至获得满意的3D姿态估计结果。
6. 在公共数据集上验证模型性能,确保结果的准确性和鲁棒性。
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3D人体姿态估计技术
AvatarPose是一种用于从稀疏多视角视频中估计多个紧密互动人的3D姿态和形状的方法。该技术通过重建每个人的个性化隐式神经化身,并将其作为先验,通过颜色和轮廓渲染损失来细化姿态,显著提高了在紧密互动中估计3D姿态的鲁棒性和精确度。
从单张图片生成高质量3D视图和新颖视角的3D生成技术
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型,它在3D技术领域取得了显著进步,与之前发布的Stable Zero123相比,提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下,基于单张图片输入生成轨道视频,并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
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。
AI 生成定制 3D 模型
3D AI Studio 是一款基于人工智能技术的在线工具,可以轻松生成定制的 3D 模型。适用于设计师、开发者和创意人士,提供高质量的数字资产。用户可以通过AI生成器快速创建3D模型,并以FBX、GLB或USDZ格式导出。3D AI Studio具有高性能、用户友好的界面、自动生成真实纹理等特点,可大幅缩短建模时间和降低成本。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题,通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集,训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色,用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
Dpt 深度估计 + 3D
Dpt Depth是一款基于 Dpt 深度估计和 3D 技术的图像处理工具。它可以通过输入的图像快速估计出深度信息,并根据深度信息生成相应的三维模型。Dpt Depth Estimation + 3D 功能强大,易于使用,可广泛应用于计算机视觉、图像处理等领域。该产品提供免费试用版本和付费订阅版本。
快速从单张图片生成3D模型。
Stable Fast 3D (SF3D) 是一个基于TripoSR的大型重建模型,能够从单张物体图片生成带有纹理的UV展开3D网格资产。该模型训练有素,能在不到一秒的时间内创建3D模型,具有较低的多边形计数,并且进行了UV展开和纹理处理,使得模型在下游应用如游戏引擎或渲染工作中更易于使用。此外,模型还能预测每个物体的材料参数(粗糙度、金属感),在渲染过程中增强反射行为。SF3D适用于需要快速3D建模的领域,如游戏开发、电影特效制作等。
轻松创建和利用3D内容
3D Creation是一个提供给用户轻松创建和利用3D内容的网站。它提供了多种功能,包括AI纹理、我的模型、API等。用户可以使用AI纹理功能将图片转换为纹理,也可以使用文本转3D功能将文字描述转换为3D模型。此外,用户还可以使用Sketch to 3D功能将手绘草图转换为3D模型。3D Creation适用于各种场景,如设计、图像处理、视频制作等。该产品定位于提供简单易用的3D内容创作工具,并提供合理的定价策略。
打造引人入胜的3D产品视频
Lumiere 3D是一个强大的在线视频编辑工具,提供优化的3D产品视频,适用于reels、shorts和TikTok等平台。通过定制音乐、摄影角度和场景,轻松展现您的产品优势。立即加入,将您的市场营销创意转化为现实。
3D模型动画生成
Animate3D是一个创新的框架,用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分:1) 提出一种新的多视图视频扩散模型(MV-VDM),该模型基于静态3D对象的多视图渲染,并在我们提供的大规模多视图视频数据集(MV-Video)上进行训练。2) 基于MV-VDM,引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样(4D-SDS)的框架,利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性,并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外,Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画:首先从生成的多视图视频中直接重建运动,然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
文字转3D
Luma AI是一款基于人工智能技术的文字转3D工具,通过使用Luma AI,用户可以将文字快速转换成3D模型,并进行编辑和渲染,实现独特的视觉效果。Luma AI具有高效、易用和灵活的特点,适用于各种创意设计、广告制作和数字媒体项目。定价详细请参考官方网站。
高保真情感3D虚拟人头合成
EmoTalk3D是一个专注于3D虚拟人头合成的研究项目,它通过收集多视角视频、情感注释和每帧3D几何数据来解决传统3D人头合成中存在的视角一致性和情感表达不足的问题。该项目提出了一种新颖的方法,通过训练EmoTalk3D数据集,实现了情感可控的3D人头合成,具有增强的唇部同步和渲染质量。EmoTalk3D模型能够生成具有广泛视角和高渲染质量的3D动画,同时捕捉到动态面部细节,如皱纹和微妙表情。
一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架
Ouroboros3D是一个统一的3D生成框架,它将基于扩散的多视图图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中。该框架通过自条件机制联合训练这两个模块,使它们能够相互适应,以实现鲁棒的推理。在多视图去噪过程中,多视图扩散模型使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。递归扩散框架与3D感知反馈相结合,提高了整个过程的几何一致性。实验表明,Ouroboros3D框架在性能上优于将这两个阶段分开训练的方法,以及在推理阶段将它们结合起来的现有方法。
首个同时支持文生和图生的3D开源模型
腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型,旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法,第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产,支持快速单图生3D,10秒内完成端到端生成,包括mesh和texture提取。
将图片轻松转换为3D资产的专业工具
TRELLIS 3D AI是一款利用人工智能技术将图片转换成3D资产的专业工具。它通过结合先进的神经网络和结构化潜在技术(Structured LATents, SLAT),能够保持输入图片的结构完整性和视觉细节,生成高质量的3D资产。产品背景信息显示,TRELLIS 3D AI被全球专业人士信赖,用于可靠的图像到3D资产的转换。与传统的3D建模工具不同,TRELLIS 3D AI提供了一个无需复杂操作的图像到3D资产的转换过程。产品价格为免费,适合需要快速、高效生成3D资产的用户。
基于多视图生成重建先验的拖拽式3D编辑工具
MVDrag3D是一个创新的3D编辑框架,它通过利用多视图生成和重建先验来实现灵活且具有创造性的拖拽式3D编辑。该技术的核心是使用多视图扩散模型作为强大的生成先验,以在多个渲染视图中执行一致的拖拽编辑,随后通过重建模型重建编辑对象的3D高斯。MVDrag3D通过视图特定的变形网络调整高斯的位置以实现良好的视图对齐,并提出多视图评分函数以从多个视图中提取生成先验,进一步增强视图一致性和视觉质量。这项技术对于3D建模和设计领域具有重要意义,因为它支持更多样化的编辑效果,并适用于多种对象类别和3D表示。
单摄像头3D动画资产转换
Move API能够将包含人体动作的视频转换为3D动画资产,支持将视频文件转换为usdz、usdc和fbx文件格式,并提供预览视频。适用于集成到生产工作流程软件、增强应用动作捕捉能力或创造全新体验。
高质量3D资产生成技术
Edify 3D是NVIDIA推出的一款AI驱动的3D资产生成技术,它能够在两分钟内生成详细的、生产就绪的3D资产,包括组织良好的UV贴图、4K纹理和PBR材料。这项技术使用多视图扩散模型和基于Transformer的重建,能够从文本提示或参考图像合成高质量的3D资产,实现卓越的效率和可扩展性。Edify 3D对于视频游戏设计、扩展现实、电影制作和仿真等需要严格生产标准的行业至关重要。
3D模型查看器,支持在线查看和交互
CSM 3D Viewer是一个在线3D模型查看器,允许用户在网页上查看和交互3D模型。它支持多种3D文件格式,提供了旋转、缩放等基本操作,以及更高级的查看功能。CSM 3D Viewer适用于设计师、工程师和3D爱好者,帮助他们更直观地展示和分享3D作品。
提升3D内容创造的合成数据框架
Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架,通过合成数据生成技术,解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型,基于文本提示生成多视角图像,并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据,重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像,具有密集的描述性标题,以解决高质量3D数据的短缺问题。此外,它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略,利用去噪过程学习多视角一致性,同时保持原始的2D扩散先验。
手机上创造惊艳的3D设计
Glyf是一款手机应用,让你可以在几分钟内创建令人惊叹的3D设计。通过Glyf,你可以将文字、图片等转换成精美的3D艺术品,并且利用强大的人工智能功能,通过几句话创造出令人惊艳的AI艺术。Glyf将很快上线于Google Play Store和Apple App Store。
DiffPortrait3D可以从野外单张人像照片中合成逼真的3D一致新视角。
DiffPortrait3D是一个条件化难度模型,即使只有野外单张人像照片,也能合成逼真的3D一致新视角。具体来说,给定单张RGB输入图像,我们目标是合成从新相机视角渲染的似是而非的面部细节,同时保留身份和面部表达。我们的零试验方法可以很好地推广到任意面部人像,具有非姿态相机视角,极端面部表情和多种艺术描绘。在其核心,我们利用在大规模图像数据集上预训练的2D难度模型的生成先验作为我们的呈现主干,同时通过解耦外观和相机姿势的定向注意控制来指导去噪。为此,我们首先从参考图像将外观上下文注入冻结的UNet的自我注意力层。然后通过一种新颖的条件控制模块来操纵呈现视图,该模块通过观看来自同一视图的交叉主体的条件图像来解释相机姿势。 此外,我们插入了一个可训练的跨视图注意力模块来增强视图一致性,后者通过在推理期间采用一种新的3D感知噪声生成过程进一步加强。我们在具有挑战性的野外和多视图基准测试中定性和定量地证明了最先进的结果。
腾讯推出的3D生成框架,支持文本和图像到3D的生成。
Hunyuan3D-1是腾讯推出的一个统一框架,用于文本到3D和图像到3D的生成。该框架采用两阶段方法,第一阶段使用多视图扩散模型快速生成多视图RGB图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。Hunyuan3D-1.0在速度和质量之间取得了令人印象深刻的平衡,显著减少了生成时间,同时保持了生成资产的质量和多样性。
创意3D绘图工具
Draw3D是一款创意3D绘图工具,帮助用户在三维空间中进行绘画和设计。它提供了丰富的绘图功能和工具,使用户可以轻松创建令人惊叹的3D作品。Draw3D具有直观的界面和简单易用的操作,适合初学者和专业设计师使用。它的定价包括基础版和专业版,用户可以根据自己的需求选择合适的版本。
多视角草图引导的文本到 3D 生成
Sketch2NeRF 是一种多视角草图引导的文本到 3D 生成框架。它通过预训练的 2D 扩散模型(如 Stable Diffusion 和 ControlNet)来优化由神经辐射场(NeRF)表示的 3D 场景。该方法还提出了一种新颖的同步生成和重建方法,以有效优化 NeRF。通过收集的两种多视角草图数据集进行实验评估,证明了我们的方法能够在高保真度的文本提示下合成具有精细草图控制的一致的 3D 内容。广泛的结果表明,我们的方法在草图相似性和文本对齐方面实现了最先进的性能。
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