需求人群:
"MV-Adapter的目标受众是图像生成领域的研究人员和开发者,特别是那些需要生成多视图一致性图像的专业人士。由于其无需侵入性修改预训练模型、高效训练和强大的3D几何知识建模能力,MV-Adapter非常适合需要在保持图像质量的同时提高生成效率的研究人员。此外,对于需要进行文本到图像、图像到图像以及3D生成的应用开发者来说,MV-Adapter提供了一个强大且灵活的工具。"
使用场景示例:
案例一:研究人员使用MV-Adapter生成具有不同视角的3D模型图像,用于虚拟现实应用。
案例二:开发者利用MV-Adapter从单一图像生成多角度视图,用于创建更丰富的产品展示。
案例三:艺术家通过MV-Adapter将文本描述转换为从多个视角观察的一致性图像,用于创作新颖的艺术作品。
产品特色:
• 适配器基础解决方案:MV-Adapter作为首个适配器基础的多视图图像生成解决方案,无需对预训练模型进行侵入性修改。
• 高效训练与知识保留:通过更新较少的参数,MV-Adapter能够在保持预训练模型先验知识的同时实现高效训练。
• 3D几何知识建模:引入复制的自注意力层和并行注意力架构,有效建模3D几何知识。
• 统一条件编码器:整合相机参数和几何信息,支持文本和图像条件的3D生成。
• 多视图一致性:能够生成在不同视图下保持一致性的高质量图像。
• 扩展性:MV-Adapter可以扩展到任意视图的生成,具有广泛的应用前景。
• 高分辨率生成:在Stable Diffusion XL上实现768分辨率的多视图生成。
使用教程:
1. 访问MV-Adapter的GitHub页面,下载模型和代码。
2. 阅读文档,了解MV-Adapter的工作原理和配置要求。
3. 根据文档指导,设置环境并安装必要的依赖库。
4. 将下载的代码和模型文件放置在适当的目录中。
5. 运行代码,根据需要输入文本或图像条件,开始多视图图像生成。
6. 观察生成结果,根据需要调整参数以优化图像质量。
7. 将生成的多视图图像应用于进一步的研究或产品开发中。
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文本兼容图像提示适配器,用于文本到图像扩散模型。
IP-Adapter是一款轻量级的适配器,可为预训练的文本到图像扩散模型实现图像提示功能。其关键设计是解耦的交叉注意力机制,可将文本特征和图像特征的交叉注意力层分离。IP-Adapter不仅可以与现有的可控工具兼容,还可以与文本提示一起实现多模态图像生成。与其他现有方法相比,IP-Adapter不仅在图像质量方面表现更好,而且可以生成更符合多模态提示的图像。
多视图一致性图像生成的便捷解决方案
MV-Adapter是一种基于适配器的多视图图像生成解决方案,它能够在不改变原有网络结构或特征空间的前提下,增强预训练的文本到图像(T2I)模型及其衍生模型。通过更新更少的参数,MV-Adapter实现了高效的训练并保留了预训练模型中嵌入的先验知识,降低了过拟合风险。该技术通过创新的设计,如复制的自注意力层和并行注意力架构,使得适配器能够继承预训练模型的强大先验,以建模新的3D知识。此外,MV-Adapter还提供了统一的条件编码器,无缝整合相机参数和几何信息,支持基于文本和图像的3D生成以及纹理映射等应用。MV-Adapter在Stable Diffusion XL(SDXL)上实现了768分辨率的多视图生成,并展示了其适应性和多功能性,能够扩展到任意视图生成,开启更广泛的应用可能性。
基于多视图生成重建先验的拖拽式3D编辑工具
MVDrag3D是一个创新的3D编辑框架,它通过利用多视图生成和重建先验来实现灵活且具有创造性的拖拽式3D编辑。该技术的核心是使用多视图扩散模型作为强大的生成先验,以在多个渲染视图中执行一致的拖拽编辑,随后通过重建模型重建编辑对象的3D高斯。MVDrag3D通过视图特定的变形网络调整高斯的位置以实现良好的视图对齐,并提出多视图评分函数以从多个视图中提取生成先验,进一步增强视图一致性和视觉质量。这项技术对于3D建模和设计领域具有重要意义,因为它支持更多样化的编辑效果,并适用于多种对象类别和3D表示。
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。
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。
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。
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。
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。
从单张图片生成高质量3D视图和新颖视角的3D生成技术
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型,它在3D技术领域取得了显著进步,与之前发布的Stable Zero123相比,提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下,基于单张图片输入生成轨道视频,并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
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。
高分辨率3D内容生成的多视图高斯模型
LGM是一个用于从文本提示或单视图图像生成高分辨率3D模型的新框架。它的关键见解是:(1) 3D表示:我们提出了多视图高斯特征作为一个高效 yet 强大的表示,然后可以将其融合在一起进行不同iable 渲染。(2) 3D主干:我们呈现了一个不对称U-Net作为一个高通量的主干操作多视图图像,这可以通过利用多视图扩散模型从文本或单视图图像输入中产生。大量的实验表明了我们方法的高保真度和效率。值得注意的是,我们在将训练分辨率提高到512的同时保持生成3D对象的快速速度,从而实现了高分辨率的3D内容生成。
基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器
SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器,由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理,具有强大的图像生成能力,并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展,特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示,该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目,并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。
用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器
Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术,它通过低秩适配器(LoRA)在预训练模型之上进行应用,允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下,对生成的图像进行细微调整,如眼睛大小、光线等,从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式,同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。
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。
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。
高质量3D资产生成技术
Edify 3D是NVIDIA推出的一款AI驱动的3D资产生成技术,它能够在两分钟内生成详细的、生产就绪的3D资产,包括组织良好的UV贴图、4K纹理和PBR材料。这项技术使用多视图扩散模型和基于Transformer的重建,能够从文本提示或参考图像合成高质量的3D资产,实现卓越的效率和可扩展性。Edify 3D对于视频游戏设计、扩展现实、电影制作和仿真等需要严格生产标准的行业至关重要。
即时生成3D模型的AI平台
Instant 3D AI是一个利用人工智能技术,能够将2D图像快速转换成3D模型的在线平台。该技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得非专业人士也能轻松创建高质量的3D模型。产品背景信息显示,Instant 3D AI已经获得了1400多位创作者的信任,并获得了4.8/5的优秀评分。产品的主要优点包括快速生成3D模型、用户友好的操作界面以及高用户满意度。价格方面,Instant 3D AI提供免费试用,让用户可以先体验产品再决定是否付费。
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。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题,通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集,训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色,用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
使用AI生成任何3D模型
3D Mesh Generation是Anything World推出的一款在线3D模型生成工具,它利用人工智能技术,允许用户通过简单的文字描述或上传图片来快速生成3D模型。这项技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得没有专业3D建模技能的用户也能轻松创建出高质量的3D内容。产品背景信息显示,Anything World致力于通过其平台提供创新的3D内容创建解决方案,而3D Mesh Generation是其产品线中的重要组成部分。关于价格,用户可以在注册后查看具体的定价方案。
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。
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。
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。
开源的3D生成模型评价工具
GPTEval3D是一个开源的3D生成模型评价工具,基于GPT-4V实现了对文本到3D生成模型的自动评测。它可以计算生成模型的ELO分数,并与现有模型进行对比排名。该工具简单易用,支持用户自定义评测数据集,可以充分发挥GPT-4V的评测效果,是研究3D生成任务的有力工具。
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。
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。
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