产品库

3D图像匹配的先进模型

MASt3R是由Naver Corporation开发的一种用于3D图像匹配的先进模型，它专注于提升计算机视觉领域中的几何3D视觉任务。该模型利用了最新的深度学习技术，通过训练能够实现对图像之间精确的3D匹配，对于增强现实、自动驾驶以及机器人导航等领域具有重要意义。

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。

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。

开源计算机视觉库

OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列编程功能，包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等。该库广泛应用于学术研究和商业项目中，因其强大的功能和灵活性而受到开发者的青睐。

通过无光照纹理扩散模型任意绘制3D

Paint3D能够为无纹理的3D网格生成高分辨率、无光照效果、多样化的2K UV纹理图,同时基于文本或图像输入进行条件化生成。它通过预训练的考虑深度信息的2D扩散模型首先生成视角条件图像并进行多视角纹理融合来获得初始的粗糙纹理图。然后它使用专门的UV补全和UVHD纹理模型来去除光照效果和填补不完整区域。Paint3D可以生成语义一致、无光照的高质量2K UV纹理,从而显著提升无纹理3D物体的纹理生成水平。

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。

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。

一款用于训练PyTorch计算机视觉模型的开源库。

YOLO-NAS Pose是一款免费的、开源的库，用于训练基于PyTorch的计算机视觉模型。它提供了训练脚本和快速简单复制模型结果的示例。内置SOTA模型，可以轻松加载和微调生产就绪的预训练模型，包括最佳实践和验证的超参数，以实现最佳的准确性。可以缩短训练生命周期，消除不确定性。提供分类、检测、分割等不同任务的模型，可以轻松集成到代码库中。

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。

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。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

实时优化的计算机视觉库

OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库，提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的执行。OpenCV是开源的，免费商用。

AI与计算机视觉结合的摔跤耐力挑战

Wrestling Endurance Challenge是一个结合了人工智能和计算机视觉的摔跤耐力挑战应用。该应用通过AI分配任务，利用计算机视觉检测用户的持续时间。用户可通过扬声器或耳机接收指令，以参与耐力挑战。应用使用持续的机器学习在云端进行计算，并保证隐私安全，不会发送视频，仅导出关节坐标和轨迹数据。

计算机视觉AI平台

Robovision是一款计算机视觉AI平台，覆盖完整的AI生命周期。简化在不断变化的商业环境中开发、实施和调整AI的整个过程。

云端计算机视觉软件平台

LandingLens是一个云端计算机视觉软件平台，通过直观的界面和自然的提示交互，使您能够在几分钟内创建自定义的计算机视觉项目。其数据导向的人工智能技术确保即使在小型数据集的情况下，模型也能正常工作。LandingLens提供灵活的部署选项，包括云端和边缘设备，使其易于集成到现有环境中。无论是单个生产线还是全球运营，LandingLens都能轻松扩展项目。

学习网络中的三维动物

3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

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。

基于图像学习的高质量3D纹理形状生成模型

GET3D是一种基于图像学习的生成模型，可以直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的3D模型。通过结合可微分表面建模、可微分渲染和2D生成对抗网络，我们从2D图像集合中训练了该模型。GET3D能够生成高质量的3D纹理模型，涵盖了汽车、椅子、动物、摩托车和人物等各种形态，相比之前的方法有显著改进。

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。

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。

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。

生成计算机视觉的合成数据集

Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集，可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制，实现人类中心数据集的设计和生成。

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。

快速将2D图像转换为3D，开启全新的视觉体验和无限可能性。

Stylar AI的2D to 3D Image Converter是一个强大的图像转换工具，它利用先进的Image-to-Image技术，将平面2D图像转换为3D图像。这款工具提供高质量的图像转换和多种风格选项，能够满足用户对图像进行3D化的需求。产品的主要功能包括上传图片、选择3D效果、下载3D创作等。它还提供了多种3D风格，如3D卡通效果、3D艺术作品等，以及将草图转换为3D设计的功能。

Dpt 深度估计 + 3D

Dpt Depth是一款基于 Dpt 深度估计和 3D 技术的图像处理工具。它可以通过输入的图像快速估计出深度信息，并根据深度信息生成相应的三维模型。Dpt Depth Estimation + 3D 功能强大，易于使用，可广泛应用于计算机视觉、图像处理等领域。该产品提供免费试用版本和付费订阅版本。

Jax 库，计算机视觉研究及更多

Scenic 是一个专注于基于注意力模型的计算机视觉研究的代码库，提供优化训练和评估循环、基线模型等功能，适用于图像、视频、音频等多模态数据。提供 SOTA 模型和基线，支持快速原型设计，价格免费。

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。

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。

计算机视觉自动化和RPA工具

U-xer是一款基于计算机视觉的测试自动化和RPA工具，旨在自动化屏幕上看到的任何内容，包括Web和桌面应用程序。它具有易用和高级两种模式，可以满足非技术用户和高级用户的不同需求。U-xer能够识别屏幕，像人类一样解释屏幕内容，实现更自然、准确的自动化。它适用于各种应用场景，包括Web应用程序、桌面软件、移动设备等，并提供定制化解决方案。U-xer的定价和定位请查看官方网站。