需求人群:
["适用于需要大规模场景渲染的专业人士和团队","特别适合3D建模、游戏开发、电影制作等领域","对于需要实时渲染和高质量视觉效果的应用场景非常合适"]
使用场景示例:
在游戏开发中,用于创建逼真的游戏环境
在电影制作中,用于快速渲染复杂的场景背景
在虚拟现实中,用于实时渲染虚拟世界
产品特色:
使用树状结构存储高斯基元,提高渲染效率
渐进式训练策略,有效克服局部最小值
基于观察者距离和角度自适应选择最优高斯基元级别
避免使用大量基元渲染远处建筑,显著加速渲染过程
端到端实现,从图像到模型重建的全过程优化
适用于大规模场景的实时渲染,提升渲染质量和速度
使用教程:
步骤1: 准备需要渲染的3D场景图像
步骤2: 使用LoG技术构建树状结构的高斯基元模型
步骤3: 应用渐进式训练策略,从图像中学习并重建模型
步骤4: 根据观察者的距离和角度,选择最合适的高斯基元级别
步骤5: 利用LoG模型进行实时渲染,得到高质量的渲染结果
步骤6: 对渲染结果进行评估和调整,以满足特定需求
浏览量:70
最新流量情况
月访问量
33.74k
平均访问时长
00:00:27
每次访问页数
1.24
跳出率
60.93%
流量来源
直接访问
48.11%
自然搜索
37.85%
邮件
0.12%
外链引荐
10.56%
社交媒体
2.82%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
45.87%
德国
5.13%
韩国
5.97%
美国
12.37%
一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法,用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案,可以高效渲染远处内容,并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源,通过分而治之的方法训练大型场景,并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
高效渲染大规模场景的实时视图合成技术
Level of Gaussians (LoG) 是一种用于高效渲染三维场景的新技术,它通过树状结构存储高斯基元,并通过渐进式训练策略从图像中端到端重建,有效克服局部最小值,实现实时渲染数百万平方千米的区域,是渲染大规模场景的重要进步。
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。
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。
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。
GauHuman是一个3D人体模型,利用高斯扩散进行快速训练和实时渲染。
GauHuman是一个基于高斯扩散的3D人体模型,它能在短时间内(1-2分钟)完成训练,并提供实时渲染(最高达189 FPS),与现有基于NeRF的隐式表示建模框架相比,后者需要数小时训练和每帧数秒渲染。GauHuman在规范空间对高斯扩散进行编码,并利用线性混合皮肤(LBS)将3D高斯从规范空间转换到姿态空间,在此过程中设计了有效的姿态和LBS细化模块,以微不足道的计算成本学习3D人体的细节。此外,GauHuman还通过3D人体先验初始化和修剪3D高斯,并通过KL散度引导进行拆分/克隆,以及进一步加速的新型合并操作,从而实现快速优化。
实时编辑和完整对象结构生成的3D模型。
Stable Point Aware 3D (SPAR3D) 是 Stability AI 推出的先进3D生成模型。它能够在不到一秒的时间内,从单张图像中实现3D对象的实时编辑和完整结构生成。SPAR3D采用独特的架构,结合精确的点云采样与先进的网格生成技术,为3D资产创建提供了前所未有的控制力。该模型免费提供给商业和非商业用途,可在Hugging Face下载权重,GitHub获取代码,或通过Stability AI开发者平台API访问。
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。
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。
分钟级创建3D可视化与渲染工具
Coohom是一款全能的室内设计工具,可以在10分钟内建立一个3D家居模型,并在1分钟内渲染出精美的视频。其功能包括2D/3D楼层规划、AI摄影、定制家具设计等。Coohom还提供企业版服务,帮助企业提高效率和创意。
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。
生成高质量的3D纹理形状
GET3D是一个生成高质量的3D纹理形状的生成模型。它能够生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真度纹理的3D网格。GET3D通过可微分的表面建模、可微分的渲染以及2D生成对抗网络的方法进行训练。它能够生成各种高质量的3D纹理形状,包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑等。
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。
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。
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。
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。
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。
一个高效的无边界3D城市生成框架,使用3D高斯绘制技术实现快速生成。
GaussianCity是一个专注于高效生成无边界3D城市的框架,基于3D高斯绘制技术。该技术通过紧凑的3D场景表示和空间感知的高斯属性解码器,解决了传统方法在生成大规模城市场景时面临的内存和计算瓶颈。其主要优点是能够在单次前向传递中快速生成大规模3D城市,显著优于现有技术。该产品由南洋理工大学S-Lab团队开发,相关论文发表于CVPR 2025,代码和模型已开源,适用于需要高效生成3D城市环境的研究人员和开发者。
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。
实时3D角色生成平台
Museclip是一个基于3D模型的实时人物设计平台,拥有智能编辑、魔法画笔和文字提示等功能,可以在几秒内将3D人物基础模型转换成逼真的角色形象,大幅提高人物设计的效率。它的主要优势有:实时渲染技术,快速定制化,智能简洁的设计流程,为用户提供极大的创作自由度。
从单张图片生成交互式3D场景
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
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。
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。
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。
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。
扩展3D场景生成模型
BlockFusion是一种基于扩散的模型,可以生成3D场景,并无缝地将新的块整合到场景中。它通过对随机裁剪自完整3D场景网格的3D块数据集进行训练。通过逐块拟合,所有训练块都被转换为混合神经场:其中包含几何特征的三面体,然后是用于解码有符号距离值的多层感知器(MLP)。变分自动编码器用于将三面体压缩到潜在的三面体空间,对其进行去噪扩散处理。扩散应用于潜在表示,可以实现高质量和多样化的3D场景生成。在生成过程中扩展场景时,只需附加空块以与当前场景重叠,并外推现有的潜在三面体以填充新块。外推是通过在去噪迭代过程中使用来自重叠三面体的特征样本来调节生成过程完成的。潜在三面体外推产生语义和几何上有意义的过渡,与现有场景和谐地融合。使用2D布局调节机制来控制场景元素的放置和排列。实验结果表明,BlockFusion能够生成多样化、几何一致且质量高的室内外大型3D场景。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14