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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。

360°几何感知3D全头合成

PanoHead是一个360°几何感知3D全头合成方法,能够仅依靠野外非结构化图像进行训练,实现高质量视图一致的360°全头部图像合成,具有不同的外观和详细的几何形状。

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。

动漫风格图像生成模型

Momo XL是一个基于SDXL的动漫风格模型，经过微调，能够生成高质量、细节丰富、色彩鲜艳的动漫风格图像。它特别适合艺术家和动漫爱好者使用，并且支持基于标签的提示，确保输出结果的准确性和相关性。此外，Momo XL还兼容大多数LoRA模型，允许用户进行多样化的定制和风格转换。

AI艺术图像生成器，将灵感转化为现实。

PixelHaha是一个AI艺术图像生成器，它允许用户通过文本提示（prompt）来创造各种风格的AI艺术作品。用户可以根据自己的灵感来描述想要的图像，然后由AI将这些描述转化为图像。这个产品的重要性在于它能够快速将创意转化为视觉作品，极大地降低了艺术创作的门槛，并且提供了一个独特的AI角色来与用户的灵魂伴侣相结合。

逆向绘画技术，重现绘画过程

Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法，能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程，能够处理多种艺术风格，并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解，定义了一组绘画指令，并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格，还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。

一个受启发的创意工作流

Minionverse是一个基于AI的创意工作流，它通过使用不同的节点和模型来生成图像。这个工作流的灵感来自于一个在线的glif应用，并且提供了一个视频教程来指导用户如何使用。它包含了多种自定义节点，能够进行文本替换、条件加载、图像保存等操作，非常适合需要进行图像生成和编辑的用户。

小红书真实感风格模型，生成极度真实自然的日常照片

Flux_小红书真实风格模型是一款专注于生成极度真实自然日常照片的AI模型。它利用最新的人工智能技术，通过深度学习算法，能够生成具有小红书真实感风格的照片。该模型特别适合需要在社交媒体上发布高质量、真实感照片的用户，以及进行艺术创作和设计工作的专业人士。模型提供了多种参数设置，以适应不同的使用场景和需求。

最先进的图像生成模型

FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型，它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度，同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项，以及更优的性价比，适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。

基于级联扩散的文本到图像生成系统

CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统，使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段，并通过中继超分辨率过程，在低分辨率生成结果上添加高斯噪声，从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL，具有更快的生成速度和更高的图像质量。

AI模型测试与文本到图像提示集合平台

Prompt Llama是一个专注于文本到图像生成的AI模型测试平台，它允许用户收集高质量的文本提示，并测试不同模型在同一提示下的表现。该平台支持多种AI模型，包括但不限于midjourney、DALL·E 3、Firefly等，是AI图像生成领域研究者和爱好者的宝贵资源。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

下一代多模态智能模型

Emu3是一套最新的多模态模型，仅通过下一个token预测进行训练，能够处理图像、文本和视频。它在生成和感知任务上超越了多个特定任务的旗舰模型，并且不需要扩散或组合架构。Emu3通过将多模态序列统一到一个单一的transformer模型中，简化了复杂的多模态模型设计，展示了在训练和推理过程中扩展的巨大潜力。

一站式AI工具平台

AItoolMall是一个集成了多种AI工具的平台，提供包括聊天机器人、图像生成器、AI模型、音乐生成器等在内的多种服务。用户可以根据自己的需求，选择合适的AI工具来使用。平台支持多种语言，并且大部分工具都是免费提供，非常适合需要快速接入AI服务的企业和个人用户。

一个全面的AI神经网络工具目录

AILIBRI是一个汇集了超过2000个AI神经网络工具的目录网站，涵盖了文本、图像、视频、音频等多个领域的工具。它为用户寻找合适的AI工具提供了极大的便利，无论是专业人士还是初学者，都能在这里找到满足其需求的工具。该网站提供了详细的分类和搜索功能，帮助用户快速定位到所需的工具。

集成空间编织注意力，提升扩散模型的高保真条件

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。

去除镜面反射，揭示隐藏纹理

StableDelight是一个先进的模型，专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功，后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外，我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，以提高一步扩散预测的清晰度。

FLUX模型的Cog推理引擎

Cog inference for flux models 是一个用于FLUX.1 [schnell] 和 FLUX.1 [dev] 模型的推理引擎，由Black Forest Labs开发。它支持编译与量化，敏感内容检查，以及img2img支持，旨在提高图像生成模型的性能和安全性。

与AI一起打破界限，创造无限可能。

阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具，它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展，通过提供多样化的智能服务，帮助用户在工作和生活中提高效率，激发创造力。