需求人群:
"SF3D适用于需要快速生成3D模型的设计师、游戏开发者和3D艺术家。它能够显著提高3D建模的效率,减少手动建模的时间和成本,同时保持模型的高质量。"
使用场景示例:
设计师使用SF3D从产品图片生成3D模型,用于虚拟展示或设计验证。
游戏开发者利用SF3D快速生成游戏内的环境和物体模型。
3D艺术家使用SF3D将传统艺术作品转换为3D形式,用于数字展览或虚拟现实体验。
产品特色:
从单张图片快速生成3D模型
UV展开技术快速生成纹理
学习材质参数和生成法线贴图
去除低频照明效果,适应不同照明条件
生成的模型具有高视觉质量
使用教程:
1. 访问SF3D的官方网站。
2. 选择一张需要转换为3D模型的图片。
3. 点击模型生成按钮,等待SF3D处理图片。
4. 查看生成的3D模型,并进行必要的调整。
5. 下载或直接使用生成的3D模型。
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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。
基于FLUX.1-dev的高级人像生成模型
AWPortrait-FL是一个在FLUX.1-dev基础上进行微调的高级人像生成模型,使用了AWPortrait-XL训练集和近2000张高质量时尚摄影照片进行训练。该模型在构图和细节上有着显著的提升,能够生成皮肤和纹理更加细腻、逼真的人像。由DynamicWang在AWPlanet上训练完成。
统一多模态理解和生成的单一变换器
Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型,它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发,采用最新的深度学习技术,能够理解和生成多种模态的数据,是人工智能领域的一大突破。
通过监控器让肖像动起来!
Live_Portrait_Monitor 是一个开源项目,旨在通过监控器或网络摄像头实现肖像动画化。该项目基于LivePortrait研究论文,使用深度学习技术,通过拼接和重定向控制来高效地实现肖像动画。作者正积极更新和改进此项目,仅供研究使用。
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。
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。
通过对比对齐进行 Pure 和 Lightning ID 定制
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型,通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰,同时提供多种应用,如风格变化、IP融合、配饰修改等。
实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成
SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。
img2img-turbo是一个基于img2img的改进版本,用于快速图像到图像的转换
img2img-turbo是一个开源项目,它是对原始img2img项目的改进,旨在提供更快的图像到图像转换速度。该项目使用了先进的深度学习技术,能够处理各种图像转换任务,如风格迁移、图像着色、图像修复等。
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。
将2D RGB照片和视频转换为3D空间照片和视频
Depthify.ai是一个工具,可以将RGB图像转换为与Apple Vision Pro和Meta Quest兼容的各种空间格式。通过转换RGB图像为空间照片,可以为各种计算机视觉和3D建模应用提供支持。它可以生成深度图、立体图像和HEIC文件,可在Apple Vision Pro上使用。
MovieLLM是一个用于增强长视频理解的AI生成电影框架
MovieLLM由复旦大学和腾讯PCG提出,是一个创新框架,旨在为长视频创建合成的、高质量的数据。该框架利用GPT-4和文本到图像模型的力量,生成详细的脚本和相应的视觉内容。
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。
快速智能去背景
RMBG是一个基于人工智能的图像背景去除工具,可以在几秒内自动去掉图片中的背景。该工具使用前沿的深度学习算法,无需任何人工操作就可以快速高效地实现图片背景的消除。RMBG完全免费,用户可以随意上传图片进行处理,非常方便。
基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型
MoE-LLaVA是一种基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型,展现出在多模态学习中出色的性能。其具有较少的参数,但表现出较高的性能,并且可以在短时间内完成训练。该模型支持Gradio Web UI和CLI推理,并提供模型库、需求和安装、训练和验证、自定义、可视化、API等功能。
一款基于深度学习的在线图像抠图工具
image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv_unet_image-matting和cv_unet_universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。
基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习框架
Vision Mamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在 ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。
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。
提供干净的视觉特征
去噪视觉变换器(Denoising Vision Transformers,DVT)是一种针对视觉变换器(ViTs)的新型噪声模型。通过解剖ViT输出并引入可学习的去噪器,DVT能够提取无噪声的特征,从而在离线应用和在线功能中显著改善基于Transformer的模型的性能。DVT不需要重新训练现有的预训练ViTs,可立即应用于任何基于Transformer的架构。通过在多个数据集上进行广泛评估,我们发现DVT在语义和几何任务中持续显著改善现有的最先进通用模型(例如,+3.84 mIoU)。我们希望我们的研究能够鼓励重新评估ViT设计,特别是关于位置嵌入的天真使用。
一个统一的用于图像和视频对象分割的模型
UniRef是一个统一的用于图像和视频参考对象分割的模型。它支持语义参考图像分割(RIS)、少样本分割(FSS)、语义参考视频对象分割(RVOS)和视频对象分割(VOS)等多种任务。UniRef的核心是UniFusion模块,它可以高效地将各种参考信息注入到基础网络中。 UniRef可以作为SAM等基础模型的插件组件使用。UniRef提供了在多个基准数据集上训练好的模型,同时也开源了代码以供研究使用。
AI照片增强和编辑工具提供商
VanceAI提供AI增强、放大、锐化、去噪、去背景等多种功能,只需一键即可轻松处理照片。所有AI工具都可在线或通过“免费下载”软件使用。VanceAI旨在通过有效的AI解决方案提高照片处理效率。与传统的基于数学运算的工具不同,VanceAI擅长处理真实细节。它的AI工具基于数百万张图像训练的深度卷积神经网络(DCNN),能够进行智能分析和快速处理。
模糊图片秒转高清图
清图是一款基于深度学习技术的图像处理工具,能够将模糊图片快速转换为高清图。它采用先进的算法对图片进行重建,使得图片的细节更加清晰、锐利。清图还提供抠图、证件照处理、黑白图片上色、图片超级压缩、修改图片 DPI 等功能。它适用于个人用户、摄影师、设计师等多个场景。
帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例
GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder,用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例,并比较它们的价格、配置和性能等信息,从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算,GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能,让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选,从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。
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