需求人群:
"EgoGaussian主要面向需要3D场景理解和动态物体追踪的领域,如虚拟现实、增强现实、自动驾驶汽车、机器人视觉等。它特别适合需要从第一人称视角分析和理解复杂动态环境的场景,例如在家庭环境中进行日常任务的机器人。"
使用场景示例:
在虚拟现实中,EgoGaussian可以用于实时重建用户周围的环境,提供沉浸式体验。
自动驾驶汽车可以利用EgoGaussian追踪周围物体的运动,以做出更准确的驾驶决策。
在机器人视觉领域,EgoGaussian帮助机器人理解其操作环境中的动态变化,以更好地与环境互动。
产品特色:
3D场景重建:从RGB输入中重建动态交互的3D场景。
动态物体追踪:追踪场景中刚体物体的运动。
高斯散射技术:利用高斯散射的离散性来分割动态交互。
在线学习流程:片段级别的在线学习,适应人类活动的动态性。
时间顺序重建:按时间顺序重建场景,确保场景的连贯性。
自动分割:自动区分物体和背景的高斯,提供3D表示。
性能优越:在野外视频中超越了先前的技术方法。
使用教程:
步骤一:安装并配置EgoGaussian所需的硬件,如头戴式相机。
步骤二:将EgoGaussian模型加载到计算平台上。
步骤三:输入RGB第一人称视角视频数据到EgoGaussian模型中。
步骤四:EgoGaussian模型开始处理视频数据,进行3D场景重建和动态物体追踪。
步骤五:观察并分析EgoGaussian输出的3D场景和物体运动轨迹。
步骤六:根据需要,对EgoGaussian的参数进行调整,以优化场景重建和追踪效果。
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3D场景重建与动态物体追踪技术
EgoGaussian是一项先进的3D场景重建与动态物体追踪技术,它能够仅通过RGB第一人称视角输入,同时重建3D场景并动态追踪物体的运动。这项技术利用高斯散射的独特离散特性,从背景中分割出动态交互,并通过片段级别的在线学习流程,利用人类活动的动态特性,以时间顺序重建场景的演变并追踪刚体物体的运动。EgoGaussian在野外视频的挑战中超越了先前的NeRF和动态高斯方法,并且在重建模型的质量上也表现出色。
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。
用于高质量高效3D重建和生成的大型高斯重建模型
GRM是一种大规模的重建模型,能够在0.1秒内从稀疏视图图像中恢复3D资产,并且在8秒内实现生成。它是一种前馈的基于Transformer的模型,能够高效地融合多视图信息将输入像素转换为像素对齐的高斯分布,这些高斯分布可以反投影成为表示场景的密集3D高斯分布集合。我们的Transformer架构和使用3D高斯分布的方式解锁了一种可扩展、高效的重建框架。大量实验结果证明了我们的方法在重建质量和效率方面优于其他替代方案。我们还展示了GRM在生成任务(如文本到3D和图像到3D)中的潜力,通过与现有的多视图扩散模型相结合。
ComfyUI节点插件,支持3D处理
ComfyUI-3D-Pack是一个强大的3D处理节点插件包,它为ComfyUI提供了处理3D输入(网格、UV纹理等)的能力,使用了最前沿的算法,如3D高斯采样、神经辐射场等。这个项目可以让用户只用单张图片就可以快速生成3D高斯模型,并可以将高斯模型转换成网格,实现3D重建。它还支持多视图图像作为输入,允许在给定的3D网格上映射多视图渲染的纹理贴图。该插件包处于开发中,尚未正式发布到ComfyUI插件库,但已经支持诸如大型多视图高斯模型、三平面高斯变换器、3D高斯采样、深度网格三角剖分、3D文件加载保存等功能。它的目标是成为ComfyUI处理3D内容的强大工具。
免费创建和查看高斯3D模糊图像的工具
Polycam的高斯模糊创建工具可以让你免费将图像转换为沉浸式的3D模糊图像,你可以预览、分享和导出这些模糊图像。该工具支持20-200张PNG或JPG格式图像输入,输入图像需遵循影像测量最佳实践,保证图像清晰、均匀曝光和无运动模糊效果。生成的3D模糊可在Unity和Unreal等引擎中使用,插件不断更新以支持更多软件。该工具还提供Gallery功能用于浏览和分享社区创作。
SceneScript:通过Reality Labs研究实现3D场景重建
SceneScript是Reality Labs研究团队开发的一种新型3D场景重建技术。该技术利用AI来理解和重建复杂的3D场景,能够从单张图片中创建详细的3D模型。SceneScript通过结合多种先进的深度学习技术,如半监督学习、自监督学习和多模态学习,显著提高了3D重建的准确性和效率。
文本到3D沉浸场景生成
Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线首先使用预训练的2D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的方法可以生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
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。
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。
ComfyUI 3D处理插件包
ComfyUI-3D-Pack是一个强大的3D处理插件集合,它为ComfyUI提供了处理3D模型(网格、纹理等)的能力,集成了各种前沿3D重建和渲染算法,如3D高斯采样、NeRF不同iable渲染等,可以实现单视角图像快速重建3D高斯模型,并可转换为三角网格模型,同时还提供了交互式3D可视化界面。
基于视频的3D场景重建
VisFusion是一个利用视频数据进行在线3D场景重建的技术,它能够实时地从视频中提取和重建出三维环境。这项技术结合了计算机视觉和深度学习,为用户提供了一个强大的工具,用于创建精确的三维模型。
文本引导的高保真3D场景合成
SceneWiz3D是一种新颖的方法,可以从文本中合成高保真的3D场景。它采用混合的3D表示,对对象采用显式表示,对场景采用隐式表示。用户可以通过传统的文本到3D方法或自行提供对象来生成对象。为了配置场景布局并自动放置对象,我们在优化过程中应用了粒子群优化技术。此外,在文本到场景的情况下,对于场景的某些部分(例如角落、遮挡),很难获得多视角监督,导致几何形状劣质。为了缓解这种监督缺失,我们引入了RGBD全景扩散模型作为额外先验,从而实现了高质量的几何形状。广泛的评估支持我们的方法实现了比以前的方法更高的质量,可以生成详细且视角一致的3D场景。
高保真动态城市场景重建技术
OmniRe 是一种用于高效重建高保真动态城市场景的全面方法,它通过设备日志来实现。该技术通过构建基于高斯表示的动态神经场景图,以及构建多个局部规范空间来模拟包括车辆、行人和骑行者在内的各种动态行为者,从而实现了对场景中不同对象的全面重建。OmniRe 允许我们全面重建场景中存在的不同对象,并随后实现所有参与者实时参与的重建场景的模拟。在 Waymo 数据集上的广泛评估表明,OmniRe 在定量和定性方面都大幅超越了先前的最先进方法。
基于高斯点云的可驱动3D人体模型
D3GA是一个基于高斯点云的可驱动3D人体模型。它可以从多视角的视频中学习生成逼真的3D人体模型。模型使用3D高斯点云技术实时渲染,通过关节角度和关键点来驱动模型形变。与其他方法相比,在相同的训练和测试数据下,D3GA可以生成更高质量的结果。它适用于需要实时渲染和控制3D人体的应用。
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。
3D高斯全身动态表情模型
ExAvatar是一种新型的3D全身动态表情模型,它结合了SMPL-X的全身驱动能力和3DGS的强外观建模能力。通过简单的手机扫描即可创建,支持各种姿势和表情的动画渲染。ExAvatar的混合表示方法提高了面部表情的自然度,减少了新表情和姿势的伪影,并且使模型与SMPL-X的面部表情空间完全兼容。
3D高斯生成技术,实现任意未摆姿势图像的3D重建
LucidFusion是一个灵活的端到端前馈框架,用于从未摆姿势、稀疏和任意数量的多视图图像中生成高分辨率3D高斯。该技术利用相对坐标图(RCM)来对齐不同视图间的几何特征,使其在3D生成方面具有高度适应性。LucidFusion能够与原始单图像到3D的流程无缝集成,生成512x512分辨率的详细3D高斯,适合广泛的应用场景。
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。
用于编辑动态场景的稀疏控制高斯溅射技术
SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
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。
快速从单视图训练高保真的人体3D高斯模型
Human101是一个快速从单视图重建人体的框架。它能够在100秒内训练3D高斯模型,并以60FPS以上渲染1024分辨率的图像,而无需预先存储每帧的高斯属性。Human101管道如下:首先,从单视图视频中提取2D人体姿态。然后,利用姿态驱动3D模拟器生成匹配的3D骨架动画。最后,基于动画构建时间相关的3D高斯模型,进行实时渲染。
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。
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。
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。
3D高斯泼溅技术资源集合
3D高斯泼溅技术资源集合,涵盖生态系统与工具、研究论文、Unity高斯散射项目等内容。该技术在3D编辑、实时点云重照明、逆渲染、数据压缩、防锯齿等领域有广泛应用,对于对3D高斯泼溅技术感兴趣的人群具有很高的参考价值。
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。
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