需求人群:
"目标受众主要是3D艺术家、游戏开发者、电影制作人员以及任何需要快速生成高质量3D内容的用户。Flex3D简化了3D内容的创建过程,使得非专业人士也能轻松创建3D模型。"
使用场景示例:
游戏开发者使用Flex3D快速生成游戏内3D环境。
电影制作人员利用Flex3D从概念艺术生成3D场景。
3D艺术家使用Flex3D从草图创建详细的3D角色模型。
产品特色:
两阶段生成流程:先进行灵活重建,再进行输入视图筛选。
高保真3D重建:从单张图片生成高质量的3D模型。
灵活的重建模型:能够处理各种复杂场景和物体。
输入视图筛选:优化生成结果,提高3D资产的质量。
交互式结果展示:用户可以通过交互式界面探索生成结果。
支持文本提示:用户可以通过文本描述来指导3D资产的生成。
使用教程:
访问Flex3D的官方网站。
根据提示上传单张图片或输入文本提示。
选择生成3D资产的参数和选项。
点击生成按钮,等待模型生成。
在交互式界面中查看和调整生成的3D资产。
下载生成的3D资产,用于进一步的编辑或直接使用。
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从单张图片或文本提示生成高质量3D资产
Flex3D是一个两阶段流程,能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展,可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持,并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。
高保真新视角合成的视频扩散模型
ViewCrafter 是一种新颖的方法,它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索,从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法,逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域,从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用,例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染,以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。
生成新视角的图像,保持语义信息。
GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型,它通过语义保持的生成变形框架,使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性,通过条件化生成模型在源视图图像上,并纳入几何变形信号,提高了在不同领域场景下的性能。
基于预训练的文本到图像模型生成高质量、多视角一致的3D物体图像。
ViewDiff 是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识,从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像的方法。它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层,能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。与现有方法相比,ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
无需相机校准信息的密集立体3D重建
DUSt3R是一种新颖的密集和无约束立体3D重建方法,适用于任意图像集合。它不需要事先了解相机校准或视点姿态信息,通过将成对重建问题视为点图的回归,放宽了传统投影相机模型的严格约束。DUSt3R提供了一种统一的单目和双目重建方法,并在多图像情况下提出了一种简单有效的全局对齐策略。基于标准的Transformer编码器和解码器构建网络架构,利用强大的预训练模型。DUSt3R直接提供场景的3D模型和深度信息,并且可以从中恢复像素匹配、相对和绝对相机信息。
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。
一种利用侧视图像重建3D服装虚拟人物的方法
SIFU是一个利用侧视图像重建高质量3D服装虚拟人物模型的方法。它的核心创新点是提出了一种新的基于侧视图像的隐式函数,可以增强特征提取和提高几何精度。此外,SIFU还引入了一种3D一致的纹理优化过程,可大大提升纹理质量,借助文本到图像的diffusion模型实现纹理编辑。SIFU擅长处理复杂姿势和宽松衣物,是实际应用中理想的解决方案。
快速高质量从单张图像生成3D内容
Repaint123可以在2分钟内从一张图片生成高质量、多视角一致的3D内容。它结合2D散射模型强大的图像生成能力和渐进重绘策略的纹理对齐能力,生成高质量、视角一致的多视角图像,并通过可视性感知的自适应重绘强度提升重绘过程中的图像质量。生成的高质量、多视角一致图像使得简单的均方误差损失函数就能实现快速的3D内容生成。
机器人图像渲染的新发展
Wild2Avatar是一个用于渲染被遮挡的野外单目视频中的人类外观的神经渲染方法。它可以在真实场景下渲染人类,即使障碍物可能会阻挡相机视野并导致部分遮挡。该方法通过将场景分解为三部分(遮挡物、人类和背景)来实现,并使用特定的目标函数强制分离人类与遮挡物和背景,以确保人类模型的完整性。
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。
用扩散模型生成细节丰富的3D人类网格
Chupa是一个3D人体生成流水线,它结合了扩散模型的生成能力和神经渲染技术,可创建多样化、逼真的3D人体。该流水线可以轻松地泛化到未见过的人体姿态,并呈现逼真的效果。Chupa从SMPL-X网格生成潜在空间中的多样化高质量人体网格。
多功能生成和分析 AI 应用
Bright Eye是一个多功能的生成和分析 AI 应用,通过结合文本和图像生成以及基于计算机视觉的工具,提供一个独特的移动体验,用于移动个人(AI4MI,移动个人的人工智能)。它可以回答问题、生成短篇故事、诗歌、文章、艺术作品、进行数学计算,并从照片中提取信息。
使用最新的Stable Diffusion 3.5模型生成高质量图像。
SD Image的Stable Diffusion 3.5 Image Generator是一个在线图像生成器,它利用最新的Stable Diffusion 3.5模型,包括Medium, Large, Large Turbo,来生成高质量的图像。这项技术的重要性在于它能够通过文本提示(prompt)快速生成图像,为设计师、艺术家和创意工作者提供灵感和便利。产品背景信息显示,SD Image是一个在线平台,用户可以通过它找到灵感、生成图像、探索不同的prompt和模型。目前,该产品提供免费试用,适合需要快速生成图像的用户。
高分辨率图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是一款高分辨率图像生成模型,支持高达4MP的图像分辨率,同时保持每样本仅10秒的生成时间。FLUX1.1 [pro] – ultra模式能够在不牺牲速度的情况下,生成四倍于标准分辨率的图像,性能基准测试显示其生成速度超过同类高分辨率模型2.5倍以上。此外,FLUX1.1 [pro] – raw模式为追求真实感的创作者提供了更自然、更少合成感的图像生成效果,显著提高了人物多样性和自然摄影的真实性。该模型以每张图片0.06美元的竞争力价格提供。
Video Ocean,让每个人都能轻松制作高质量视频。
Video Ocean是一个基于人工智能模型技术的视频制作平台,提供文本生成、图像生成、音视频生成等功能。用户可以输入描述性文本、图片、音频和视频,获得定制化的AI生成文本、图片、音频和视频。该平台致力于简化视频生成的复杂性,通过提供先进的工具和详细的资源,使高质量的视频制作变得易于访问和不费力。Video Ocean的主要优点包括开放源代码、易于使用、高效生产和创新性。它通过提供100个免费币来吸引用户试用,推动内容创作的民主化,鼓励创新、创造力和包容性。
生成任何3D和4D场景的先进框架
GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架,它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据,GenXD首先提出了一个数据策划流程,从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程,GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集:CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据,GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块,这些模块分离相机和物体运动,无缝地从3D和4D数据中学习。此外,GenXD还采用了掩码潜在条件,以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估,展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。
基于文本生成服装图像的AI模型
FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型,能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练,并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法,加速服装行业的创新和生产流程。
训练无关的区域提示扩散变换器模型
Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型,它能够在无需训练的情况下,为扩散变换器(如FLUX)提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著,而且与LoRA和ControlNet高度兼容,能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。
高质量产品照片生成器,提升投资回报率。
Qreates是一个专注于生成高质量产品照片的在线平台,旨在通过逼真的图像提升产品的市场吸引力和投资回报率。该平台利用先进的图像生成技术,允许用户输入简单的提示(prompt)来生成具有特定风格和氛围的产品照片,如海滩风格、赛博朋克风格或复古风格等。Qreates的主要优点在于其高效率和成本效益,用户无需聘请专业摄影师即可获得专业级别的产品图片,这对于电子商务和营销领域尤为重要。
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。
业界领先的开源大型混合专家模型
Tencent-Hunyuan-Large(混元大模型)是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家(MoE)模型,拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展,特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源,旨在激发更多研究者的创新灵感,共同推动AI技术的进步和应用。
革命性的AI模型,排名第一的人工智能分析工具。
Red Panda AI,也称为Recraft V3,是一个在人工智能分析领域排名第一的革命性AI模型。它超越了FLUX1.1、Midjourney和OpenAI等其他模型,在设计理解和视觉输出质量方面表现出色。Red Panda AI以其设计为中心的架构,提供了无与伦比的设计原则理解、视觉层次和构图能力。它能够智能地适应不同平台和用例,保持一致的品牌身份。产品的主要优点包括设计语言理解、风格一致性控制、上下文感知、专业设计质量、快速迭代和多格式掌握。
一种用于扩散变换器的上下文LoRA微调技术
In-Context LoRA是一种用于扩散变换器(DiTs)的微调技术,它通过结合图像而非仅仅文本,实现了在保持任务无关性的同时,对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调,而不需要对原始DiT模型进行任何修改,只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调,生成高保真度的图像集合,更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义,因为它提供了一种强大的工具,可以在不牺牲任务无关性的前提下,为特定任务生成高质量的图像。
ComfyUI的EcomID原生支持插件
SDXL_EcomID_ComfyUI是一个为ComfyUI提供原生SDXL-EcomID支持的插件。它通过增强肖像表示,提供更真实、审美上更令人愉悦的外观,同时确保语义一致性和更大的内部ID相似性。这个插件完全集成于ComfyUI,并且不使用diffusers,而是本地实现EcomID。它的重要性在于能够提升图像生成的质量和一致性,特别是在处理人物肖像时,能够保持不同年龄、发型、眼镜等物理变化下的内部特征一致性。
基于人工智能的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Medium 是由 Stability AI 提供的一款基于人工智能的图像生成模型,它能够根据文本描述生成高质量的图像。这项技术的重要性在于它能够极大地推动创意产业的发展,如游戏设计、广告、艺术创作等领域。Stable Diffusion 3.5 Medium 以其高效的图像生成能力、易用性和较低的资源消耗而受到用户的青睐。目前,该模型在 Hugging Face 平台上以免费试用的形式提供给用户。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
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