需求人群:
"目标受众包括3D建模师、游戏开发者、动画制作者以及虚拟现实领域的专业人士。PSHuman提供的逼真3D人体模型重建技术,能够帮助他们快速、高效地创建高质量的3D内容,无论是用于游戏角色设计、动画制作还是虚拟现实体验。"
使用场景示例:
案例一:游戏开发者使用PSHuman快速生成逼真的游戏角色模型。
案例二:动画制作者利用PSHuman技术为动画电影制作高精度的3D人物模型。
案例三:虚拟现实公司采用PSHuman技术为VR体验创建真实的虚拟人物。
产品特色:
• 单图像3D人体重建:利用单张图片重建出逼真的3D人体模型。
• 跨尺度多视图扩散:通过联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现细节丰富的新视角生成。
• 显式重构技术:利用多视图正常和颜色图像,通过可微分光栅化技术恢复真实的纹理人体网格。
• 身体姿态一致性:通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。
• 高度逼真的纹理:在CAPE和THuman2.1数据集上的广泛实验结果和定量评估显示了PSHuman在几何细节、纹理保真度和泛化能力方面的优势。
• 通用性强:PSHuman不仅适用于真实人物的3D重建,还能够处理动漫角色等非真实人物的3D重建。
使用教程:
1. 准备一张全身人物图片。
2. 使用PSHuman框架,输入全身人物图片和预测的SMPL-X模型。
3. 利用多视图图像扩散模型生成六视图的全局全身图像和局部面部图像。
4. 通过SMPLX初始化的显式人类雕刻技术,使用生成的正常和颜色贴图来变形和重构SMPL-X模型。
5. 通过可微分光栅化技术,优化模型以匹配输入图像。
6. 生成最终的逼真3D人体模型。
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从单张图片重建逼真的3D人体模型
PSHuman是一个创新的框架,它利用多视图扩散模型和显式重构技术,从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题,并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外,PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。
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。
使用 AI 技术创造独特的吉卜力风格纹身。
Ghibli Tattoo Generator 是一个基于 AI 的纹身设计平台,允许用户根据自己的想法生成吉卜力风格的独特纹身。用户只需输入描述,选择样式和颜色,即可获取个性化的纹身设计。该产品的主要优点包括用户隐私保护、生成设计的唯一性和多样性,适合所有吉卜力电影爱好者。产品提供多个定价方案,满足不同需求,最基本的方案免费使用。
使用 AI 技术无缝合并图像,轻松生成创意艺术。
AI 图像融合工具利用先进的 AI 技术,能够快速无缝地合并多张图片,生成高质量的视觉效果。该工具适合数字艺术家、营销人员和摄影师等专业人士使用。定价方面,提供多个套餐,包括免费和付费版本,以满足不同用户的需求。
ImageGPT是一款集成了多种AI图像模型、工具和生成器的全能平台。
ImageGPT是一个全能平台,提供AI图像生成、增强和编辑工具,包括Flux AI、Recraft AI、Ideogram、Stable Diffusion、DALL-E、Imagen等。它的主要优点在于集成了多种先进AI模型,能够实现高效的图像处理和生成。
DreamO 是一个统一的图像定制框架。
DreamO 是一种先进的图像定制模型,旨在提高图像生成的保真度和灵活性。该框架结合了 VAE 特征编码,适用于各种输入,特别是在角色身份的保留方面表现出色。支持消费级 GPU,具有 8 位量化和 CPU 卸载功能,适应不同硬件环境。该模型的不断更新使其在解决过度饱和和面部塑料感问题上取得了一定进展,旨在为用户提供更优质的图像生成体验。
基于 Next.js 的多模型 AI 绘画应用,支持文生图和图生图功能。
魔法 AI 绘画是一款利用最新的人工智能技术,支持多种生成模式的图像生成工具。用户可以通过文字描述生成图像,或对已有图片进行编辑,享受现代化的用户体验。该产品专注于个人用户和设计师,允许用户自定义生成参数,确保生成的图片符合需求。该应用提供本地数据存储,确保用户的隐私安全。
利用先进的提示生成器和优化工具,将想法转化为令人惊叹的AI艺术。
AI图像提示生成器是一款强大的工具,可帮助用户生成和优化图像提示,用于Flux、Midjourney和Stable Diffusion模型。其主要优点包括自动生成详细的艺术提示、提供专业质量输出、简化提示工程等。
F Lite 是一款 10B 参数的扩散模型,专注于合法和安全内容。
F Lite 是由 Freepik 和 Fal 开发的一个大型扩散模型,具有 100 亿个参数,专门训练于版权安全和适合工作环境 (SFW) 的内容。该模型基于 Freepik 的内部数据集,包含约 8000 万张合法合规的图像,标志着公开可用的模型在这一规模上首次专注于合法和安全的内容。它的技术报告提供了详细的模型信息,并且使用了 CreativeML Open RAIL-M 许可证进行分发。该模型的设计旨在推动人工智能的开放性和可用性。
开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。
Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型,具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目,由社区支持,旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数,支持 512 个令牌长度输入,并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型,推动技术进步。
基于 Intel Arc GPU 的 AI 图像生成与聊天机器人应用。
AI Playground 是一个开源项目,旨在为用户提供 AI 图像创建、图像风格化和聊天机器人的功能。它专为使用 Intel® Arc™ GPU 的 PC 设计,支持多种生成 AI 库和模型。此应用程序的主要优点在于其强大的图像生成能力和便捷的使用体验。适合 AI 开发者、设计师和爱好者,帮助他们探索和利用先进的 AI 技术。该软件为用户提供了自由选择和下载模型的灵活性,适合各种应用场景。
吉卜力风格图像生成器,支持无限生成。
Ghiblio 是基于 ChatGPT 4o 模型的吉卜力风格图像生成器。它可以将文字和图片转化为充满魔力的吉卜力风格插画,支持多种动画风格,提供丰富的创作可能性。Ghiblio 的定价灵活,适合不同需求的用户,提供免费体验和多个付费套餐,满足从普通用户到专业创作者的多样化需求。
精选展示 OpenAI GPT-4o 生成的多样化 AI 艺术图像与提示。
Awesome GPT-4o Images 是一个展示 OpenAI 最新多模态模型 GPT-4o 生成的图片和提示的集合。该产品充分展示了 GPT-4o 在文本与图像理解方面的能力,支持多种艺术风格的生成。它适合设计师、艺术创作者和任何对 AI 艺术感兴趣的人。该项目是免费开放的,旨在激发创作灵感并推动 AI 艺术的发展。
一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。
UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型,通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入,实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性,适用于各种创意图像生成任务。
一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。
VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架,旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务,还能泛化到未见过的任务,通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验,为图像生成提供了强有力的支持。
一款具有 17 亿参数的开源图像生成基础模型。
HiDream-I1 是一款新型的开源图像生成基础模型,拥有 170 亿个参数,能够在几秒内生成高质量图像。该模型适用于研究和开发,并在多个评测中表现优异,具有高效性和灵活性,适合用于各种创意设计和生成任务。
为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。
EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer(扩散变换器)提供高效灵活控制的框架,旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括:支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的,适合在图像生成、风格转换等领域使用。
实现灵活且高保真度的图像生成,同时保持身份特征。
InfiniteYou(InfU)是一个基于扩散变换器的强大框架,旨在实现灵活的图像重构,并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略,显著提升了图像生成的质量和美学,同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义,适用于各种图像生成任务。
免费 AI 创作工具,生成图像、视频及 4K 增强。
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区,提供文本转图像、图像转视频等功能,让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频,支持多种 AI 编辑工具,方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具,满足他们在视觉创作上的需求。
使用 SREF 代码轻松生成特定视觉风格的 AI 艺术。
Midjourney SREF 代码是一项允许用户将特定视觉风格应用于图像生成的功能。使用 SREF 代码可以简化风格描述,使得创作一致的艺术作品变得更加容易。该技术帮助用户探索和分享不同的艺术风格,是 AI 艺术创作的重要工具。
Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型,用于高质量图像生成。
Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术,主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法,显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发,旨在推动生成模型领域的发展,为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型,方便研究人员和开发者快速上手和应用。
私密且无审查的人工智能平台,提供文本、图像和代码生成等功能。
Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台,提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性,所有数据仅存储在用户设备上,不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术,提供无审查、无偏见的智能服务,旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项,付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。
一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型,适用于动漫和设计领域。
Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练,具有独特的无线条、低深度效果,适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出,增强黑色表现力,同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景,如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的,旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。
一种用于可变多层透明图像生成的匿名区域变换器技术。
ART 是一种基于深度学习的图像生成技术,专注于生成可变多层透明图像。它通过匿名区域布局和 Transformer 架构,实现了高效的多层图像生成。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多层图像生成的支持。它适用于需要精确控制图像层的场景,如图形设计、视觉特效等领域。目前未明确提及价格和具体定位,但其技术特性表明它可能面向专业用户和企业级应用。
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