Kanai是一个在线设计平台，允许用户通过3D扫描和模型创建来设计他们梦想中的家。用户可以导入房间和家具的3D模型，分享他们的设计愿景，并与他人协作。Kanai利用先进的3D技术，为用户提供了一个直观且互动性强的设计体验，帮助他们将想象变为现实。
需求人群：
"目标受众是室内设计师、家居爱好者以及任何想要设计和装饰自己空间的人。Kanai提供了一个简单易用的界面，使得即使是没有专业设计背景的用户也能轻松上手。"
使用场景示例：
设计师使用Kanai为客户展示设计方案。
家居爱好者利用Kanai规划新家装修。
室友之间使用Kanai共同决定家具布局。
产品特色：
3D扫描导入房间：用户可以扫描现实世界的房间，将其转换为3D模型。
导入家具生成3D模型：从任何图片创建3D家具模型，让家具选择无限。
分享设计愿景：向室友或设计师展示你设想的生活空间。
视觉协作：与他人一起视觉化地探讨你的想法。
创造乐趣：享受创造梦想之家的乐趣。
获取更新：接收新功能和提示的更新。
使用教程：
访问Kanai网站并注册账户。
使用3D扫描功能导入你的房间。
上传家具图片，创建3D家具模型。
拖拽家具模型到你的3D房间模型中。
调整家具的位置和角度，直到满意为止。
使用分享功能，将你的设计发送给朋友或设计师。
利用协作功能，与他人一起讨论和修改设计。
享受设计过程，并随时获取Kanai的最新更新。
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设计你梦想中的家
Kanai是一个在线设计平台，允许用户通过3D扫描和模型创建来设计他们梦想中的家。用户可以导入房间和家具的3D模型，分享他们的设计愿景，并与他人协作。Kanai利用先进的3D技术，为用户提供了一个直观且互动性强的设计体验，帮助他们将想象变为现实。
设计、建模、可视化，一站式解决方案
SketchUp是一款功能强大的3D建模软件，可用于建筑、室内设计、景观设计、机械设计等领域。它提供了易于使用的工具，使用户能够快速创建精美的3D模型。SketchUp还具有丰富的扩展库，用户可以根据自己的需求自定义3D工作空间。SketchUp支持导出多种格式的文件，包括3D打印文件、CAD文件、图像文件等。SketchUp的定价灵活，用户可以选择订阅或购买永久许可证。
AI助力家居设计，提供无限创意
HomeDesignsAI是一款利用人工智能技术的家居设计工具，能够为室内、室外和花园提供无限的重新设计创意。用户可以上传照片，并选择40多种不同的设计风格，快速获得新的设计想法，节省时间和金钱。产品提供高质量的设计结果，被广大业主和专业人士广泛使用。价格实惠，是用户节省时间和金钱的绝佳选择。
AI Room Styles是一个免费的AI工具，通过风格和颜色来美化您的房间。
AI Room Styles是一个免费的AI工具，通过风格和颜色来美化您的房间。它提供每月40个渲染、13种风格和4种颜色的免费服务。无论您是个人、建筑师还是房地产经纪人，您都可以轻松地将房间图片转变成梦想中的样子。只需几步操作，就可以拍照或上传图片，选择风格和颜色，然后看魔术般的效果。
AI室内外家居设计规划
Luw.ai是一个免费的AI室内外家居设计规划工具，可以根据您的照片和个性化需求来个性化定制您的房间计划。我们的先进工具由顶级建筑师培训，可以让您根据无限的可能性重新设计现有空间或可视化新房间。使用Luw.ai，您可以智能地进行建筑设计，从而实现您的梦想空间。
AI助力室内设计，快速生成逼真渲染图
Neolocus AI Rendering是一个利用人工智能技术为室内设计师提供高效且逼真的室内和房间设计渲染服务的平台。它通过用户上传SketchUp或Revit草图，利用AI技术快速生成高质量的渲染图，显著节省了设计师的时间。此外，它还提供了一系列AI工具，如Magic Removal AI、4K Upscale AI、Style Swap AI等，以进一步增强和优化渲染效果。Neolocus AI的目标是简化设计流程，提高设计效率，同时保持高水准的视觉效果。
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。
通过生成式AI激活人类潜能
Stability AI是一个专注于生成式人工智能技术的公司，提供多种AI模型，包括文本到图像、视频、音频、3D和语言模型。这些模型能够处理复杂提示，生成逼真的图像和视频，以及高质量的音乐和音效。公司提供灵活的许可选项，包括自托管许可和平台API，以满足不同用户的需求。Stability AI致力于通过开放模型，为全球每个人提供高质量的AI服务。
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。
创意数字艺术作品展示平台
Render Artist 是一个展示数字艺术作品的平台，包括3D建模、动画、AI生成艺术等。它为艺术家提供了一个展示他们从草图到成品渲染作品的空间，同时也为观众提供了欣赏和学习数字艺术的机会。该平台强调创意和技术的结合，展示了数字艺术的多样性和创新性。
从单张图片创建逼真的3D头像
HeadGAP是一个先进的3D头像创建模型，它能够从少量甚至单张目标人物的图片中创建出逼真且可动画化的3D头像。该模型通过利用大规模多视角动态数据集来学习3D头部先验知识，并通过高斯Splatting基础的自解码网络实现动态建模。HeadGAP通过身份共享编码和个性化潜在代码来学习高斯原语的属性，实现了快速的头像个性化定制。
创建3D模型的在线平台
Prompt3D是一个在线平台，允许用户通过简单的文本提示来生成3D模型。这项技术结合了人工智能和3D建模，使得设计过程更加快速和直观。它适用于需要快速原型设计和3D可视化的专业人士和爱好者。
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。
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。
大型多模态模型，处理多图像、视频和3D数据。
LLaVA-NeXT是一个大型多模态模型，它通过统一的交错数据格式处理多图像、视频、3D和单图像数据，展示了在不同视觉数据模态上的联合训练能力。该模型在多图像基准测试中取得了领先的结果，并在不同场景中通过适当的数据混合提高了之前单独任务的性能或保持了性能。
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。
3D生成建模的高精度和结构化辐射表示
GaussianCube是一种创新的3D辐射表示方法，它通过结构化和显式的表示方式，极大地促进了三维生成建模的发展。该技术通过使用一种新颖的密度约束高斯拟合算法和最优传输方法，将高斯函数重新排列到预定义的体素网格中，从而实现了高精度的拟合。与传统的隐式特征解码器或空间无结构的辐射表示相比，GaussianCube具有更少的参数和更高的质量，使得3D生成建模变得更加容易。
生成具有身份一致性和表情丰富性的3D人头模型
ID-to-3D是一种创新的方法，它能够从一张随意拍摄的野外图片中生成具有身份和文本引导的3D人头模型，具有分离的表情。该方法基于组合性，使用特定任务的2D扩散模型作为优化的先验。通过扩展基础模型并添加轻量级的表情感知和身份感知架构，创建了2D先验，用于几何和纹理生成，并通过微调仅0.2%的可用训练参数。结合强大的面部身份嵌入和神经表示，该方法不仅能够准确重建面部特征，还能重建配饰和头发，并可提供适用于游戏和远程呈现的渲染就绪资产。
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。
生成式室内设计训练框架
StableDesign项目旨在为生成式室内设计提供数据集和训练方法。用户上传空房间图片和文字提示，生成装修效果图。通过爱彼迎数据下载、特征提取和ControlNet模型训练，结合图像处理和自然语言处理技术，提供新思路和方法。
在线VR看房与虚拟家装的技术提供者
123看房是国内主流看房技术方案的定义者，通过全景照片进行3D建模技术的始创者。提供在线VR看房与虚拟家装的技术，可以通过全景图生成3D模型。其技术创造了低成本、高效率、易操作的全景看房和虚拟家装方案。该产品适用于房地产行业，可以实现远程看房、720全景、商业空间等多种功能。
基于视觉观察自动估计人体及服装的物理参数的框架
PhysAvatar是一个结合逆向渲染和逆向物理的创新框架,可以从多视角视频数据中自动估计人体形状、外表以及服装的物理参数。它采用网格对齐的4D高斯时空网格跟踪技术和基于物理的逆向渲染器来估计内在的材料属性。PhysAvatar集成了物理模拟器,使用基于梯度的优化方法以原理性的方式估计服装的物理参数。这些创新能力使PhysAvatar能够在训练数据之外的运动和照明条件下,渲染出高质量的穿着宽松衣服的新视角头像。
高逼真虚拟搭配，AI技术助力
SnapStager是一款利用AI技术实现高度逼真虚拟搭配的产品。它能够快速将现实场景进行虚拟搭配，为用户提供高质量、真实感的展示效果。SnapStager的主要功能包括虚拟家居搭配、虚拟室内设计、虚拟房地产展示等。它能够帮助用户更好地预览搭配效果，提升展示效果，节省时间和成本。
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。
使用AI可视化工具快速改造家居内饰
Home Visualizer AI是一个由专业室内设计师精心打造的AI工具，旨在为用户提供家居空间的新鲜视角。用户可以上传房间的清晰照片，选择房间类型和风格，然后AI会将房间转换成令人惊艳的可视化效果。
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