产品库

第一个通用光照手模型

URHand是第一个能够在不同视角、姿势、光照和身份之间实现泛化的通用光照手模型。该模型可以使用手机拍摄的图像进行少拍摄个性化，并且可以在新的光照条件下实现逼真渲染。基于神经网络多视角手部图像的光照，我们构建了强大的通用光照先验。我们提出了一种神经渲染器，它采用了空间变化的线性照明模型，并以物理启发的阴影作为输入特征。通过移除非线性激活和偏差，我们的特定设计的照明模型明确保持了光传输的线性性。我们还引入了基于物理的模型和神经光照模型的联合学习，进一步提高了保真度和泛化性能。大量实验表明，我们的方法在质量和泛化能力方面都优于现有方法。我们还展示了如何从手机对未曾见过的身份进行快速个性化。

3D重光照技术，无需逆向渲染

IllumiNeRF是一种3D重光照技术，它通过使用一系列在未知光照条件下拍摄的物体图像，恢复3D表示，以便在目标照明下从新视角渲染。该技术避免了基于逆向渲染的传统方法，这些方法通常涉及通过可微分的蒙特卡洛渲染进行优化，这不仅脆弱而且计算成本高昂。IllumiNeRF采用更简单的方法，首先使用图像扩散模型对每个输入图像进行重光照，然后使用这些重光照图像重建Neural Radiance Field (NeRF)，从而在目标照明下渲染新视图。这种方法在多个重光照基准测试中取得了出人意料的竞争性能和最先进的结果。

利用扩散引导逆渲染技术实现逼真物体插入

DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法，它通过从单张图片中恢复场景照明，使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射，还能自动调整以适应不同的环境，提高图像的真实感。

上传项目图片，秒速生成逼真渲染图！

ReRoom AI是一款用于室内设计的工具，用户可以上传项目图片，选择20+种独特的设计风格，然后在几秒钟内生成逼真的渲染图。它提供了多种设计风格和场景，让用户可以轻松呈现他们的设计想法。ReRoom AI使用先进的人工智能技术，为用户提供高质量的渲染结果。

Light-A-Video 是一种无需训练的视频重光照技术，通过渐进式光照融合实现平滑的视频重光照效果。

Light-A-Video 是一种创新的视频重光照技术，旨在解决传统视频重光照中存在的光照不一致和闪烁问题。该技术通过 Consistent Light Attention（CLA）模块和 Progressive Light Fusion（PLF）策略，增强了视频帧之间的光照一致性，同时保持了高质量的图像效果。该技术无需额外训练，可以直接应用于现有的视频内容，具有高效性和实用性。它适用于视频编辑、影视制作等领域，能够显著提升视频的视觉效果。

AI助力室内设计，快速生成逼真渲染图

Neolocus AI Rendering是一个利用人工智能技术为室内设计师提供高效且逼真的室内和房间设计渲染服务的平台。它通过用户上传SketchUp或Revit草图，利用AI技术快速生成高质量的渲染图，显著节省了设计师的时间。此外，它还提供了一系列AI工具，如Magic Removal AI、4K Upscale AI、Style Swap AI等，以进一步增强和优化渲染效果。Neolocus AI的目标是简化设计流程，提高设计效率，同时保持高水准的视觉效果。

基于AI生成图像的3D渲染模型

Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型，它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重，形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳，动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外，该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。

3D形状的文本驱动逼真材质绘制

MaPa是一种创新的方法，能够根据文本描述为3D网格生成材质。该技术通过创建分段的程序化材质图来表示外观，支持高质量渲染，并在编辑上提供了显著的灵活性。利用预训练的2D扩散模型，MaPa在不需要大量配对数据的情况下，架起了文本描述和材质图之间的桥梁。该技术通过分解形状为多个部分，并设计了控制段的扩散模型来合成与网格部分对齐的2D图像，进而初始化材质图的参数，并通过可微分渲染模块进行微调，以产生符合文本描述的材质。广泛的实验表明，MaPa在逼真度、分辨率和可编辑性方面优于现有技术。

灵活调整光源位置和强度的AI光照编辑工具

IC-Light V2-Vary是一款基于扩散模型的光照编辑工具，主要针对复杂光照场景中的图像生成和编辑问题，提供了光照一致性约束、大规模数据支持、精确光照编辑等功能。它通过物理光传输理论确保物体在不同光照条件下的表现可以线性组合，减少图像伪影，保持输出结果与实际物理光照条件一致。适用于摄影师、设计师及3D建模专业人士，同时为艺术创作者提供了更多可能性。

使用手机扫描创建逼真可重新照明的头像模型

URAvatar是一种新型的头像生成技术，它能够通过手机扫描在未知光照条件下创建出逼真的、可重新照明的头部头像。与传统的通过逆向渲染估计参数反射率参数的方法不同，URAvatar直接模拟学习辐射传递，将全局光照传输有效地整合到实时渲染中。这项技术的重要性在于它能够从单一环境的手机扫描中重建出在多种环境中看起来都逼真的头部模型，并且能够实时驱动和重新照明。

高保真几何渲染

这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

AI声音合成，高质量，逼真

SteosVoice（以前称为CyberVoice）是人工智能的声带，具有超高质量的逼真语音合成。它适用于创作者、视频制作、游戏开发、模组制作、播客、有声读物等领域。它提供超过150种不同的声音，每天生成超过25小时的音频。用户可以使用SteosVoice创造独特的内容，为视频配音、向赞助者发送语音消息、制作播客、为模组和游戏添加声音等。SteosVoice还提供付费计划，于2023年1月9日重新开放。

高质量逼真AI头像

RAVATAR是一款利用先进的生成AI技术生产高质量逼真头像的产品。通过使用合成数据，我们可以根据现有的音频和视频样本参考重现任何人的虚拟形象。RAVATAR的头像具有多样性和适用性，可以广泛应用于各种场景。定价请咨询官方网站，定位于数字人类市场。

Lumalabs AI从文本和图像快速生成高质量、逼真视频的AI模型

Lumalabs AI的Dream Machine是一个AI模型，能够直接从文本和图像快速生成高质量的逼真视频。它是一个高度可扩展且高效的transformer模型，专门针对视频进行训练，能够生成物理上准确、一致且充满事件的镜头。Dream Machine是构建通用想象力引擎的第一步，现已对所有人开放。

基于物理的图像到视频生成技术

PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

从单张 RGB 图像生成多个逼真的 3D 人体重建

DiffHuman 是一种概率性的光度逼真的 3D 人体重建方法。它可以从单张 RGB 图像预测一个 3D 人体重建的概率分布,并通过迭代降噪采样多个细节丰富、色彩鲜明的 3D 人体模型。与现有的确定性方法相比,DiffHuman 在未知或不确定区域能生成更加细节丰富的重建结果。同时,我们还引入了一个加速渲染的生成网络,大幅提高了推理速度。

高效渲染被遮挡的人体

OccFusion是一种创新的人体渲染技术，利用3D高斯散射和预训练的2D扩散模型，即使在人体部分被遮挡的情况下也能高效且高保真地渲染出完整的人体图像。这项技术通过三个阶段的流程：初始化、优化和细化，显著提高了在复杂环境下人体渲染的准确性和质量。

基于AI的设计重点的真实渲染

建筑渲染是一款基于人工智能的工具，可以根据用户提供的图片、草图和照片生成独特的、注重设计的真实渲染效果。利用人工智能技术，建筑渲染成为一款在线的AI 3D渲染工具，可以即时生成效果图。建筑渲染还提供免费试用。

AI室内设计，上传照片，自动渲染

Space Planner Ai是一款基于人工智能的室内设计软件，用户可以上传自己的室内照片，通过AI自动渲染出不同风格的室内设计效果图。用户还可以通过升级到Pro版本，获得高质量、无限私人渲染的特权。

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。

生成高质量逼真图像的文本到图像技术

Imagen 2 是我们最先进的文本到图像扩散技术，可生成与用户提示密切对齐且一致的高质量逼真图像。它通过使用训练数据的自然分布生成更加逼真的图像，而不是采用预先编程的风格。Imagen 2 强大的文本到图像技术通过 Google Cloud Vertex AI 的 Imagen API 为开发者和云客户提供支持。Google Arts and Culture 团队还在其文化标志实验中部署了我们的 Imagen 2 技术，使用户可以通过 Google AI 探索、学习和测试其文化知识。

让您的模型定制更加个性化

FABRIC 是一个通过迭代反馈来个性化定制扩散模型的工具。它提供了一种简单的方法来根据用户的反馈来改进模型的性能。用户可以通过迭代的方式与模型进行交互，并通过反馈来调整模型的预测结果。FABRIC 还提供了丰富的功能，包括模型训练、参数调整和性能评估。它的定价根据用户的使用情况而定，可满足不同用户的需求。

在线图像集合的神经渲染

NeROIC是一种从在线图像集合中获取物体表示的新方法，可以捕捉具有不同相机、光照和背景的照片中任意物体的高质量几何和材质属性。它可以用于新视角合成、重新照明和和谐背景合成等物体中心渲染应用。通过扩展神经辐射场的多阶段方法，我们首先推断表面几何并改进粗略估计的初始相机参数，同时利用粗略的前景物体掩码来提高训练效率和几何质量。我们还引入了一种稳健的法线估计技术，可以消除几何噪声的影响，同时保留关键细节。最后，我们提取表面材质属性和环境光照，用球谐函数表示，并处理瞬态元素，如锐利阴影。这些组件的结合形成了一个高度模块化和高效的物体获取框架。广泛的评估和比较证明了我们的方法在捕捉用于渲染应用的高质量几何和外观属性方面的优势。

多语言视觉文本渲染的强有力美学基线

Glyph-ByT5-v2 是微软亚洲研究院推出的一个用于准确多语言视觉文本渲染的模型。它不仅支持10种不同语言的准确视觉文本渲染，而且在美学质量上也有显著提升。该模型通过创建高质量的多语言字形文本和平面设计数据集，构建多语言视觉段落基准，并利用最新的步态感知偏好学习方法来提高视觉美学质量。

提供多种预训练模型，支持多维度筛选，助力AI模型应用与开发。

该平台是一个专注于AI预训练模型的资源平台，整合了大量不同类型、规模和应用场景的预训练模型。其重要性在于为AI开发者和研究人员提供了便捷的模型获取渠道，降低了模型开发的门槛。主要优点包括模型分类细致、多维度筛选功能强大、信息展示详细且提供智能推荐。产品背景是随着AI技术的发展，对预训练模型的需求日益增长，平台应运而生。平台主要定位为AI模型资源平台，部分模型免费商用，部分可能需要付费，具体价格因模型而异。

真实3D捕捉，提供高质量、逼真视频的AI模型。

Luma AI是一家专注于AI的技术公司，通过其创新技术，用户可以利用手机快速生成所需的3D模型。公司由拥有丰富3D计算机视觉经验的团队成立，其技术基于Neural Radiance Fields，能够基于少量2D图像对3D场景进行建模。Dream Machine是一个AI模型，能够直接从文本和图像快速生成高质量的逼真视频。它是一个高度可扩展且高效的transformer模型，专门针对视频进行训练，能够生成物理上准确、一致且充满事件的镜头。Dream Machine是构建通用想象力引擎的第一步，现已对所有人开放。

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。

智能角色模型，构建最优秀的大模型底座

百川角色大模型是百川智能提供的一款智能角色模型，融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。该模型可实现角色扮演对话，提供高度开放的个性化角色定制能力，具备高度准确性和口语化的回答能力。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。