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。
从单目视频重建时间一致的4D人体模型
DressRecon是一个用于从单目视频重建时间一致的4D人体模型的方法,专注于处理非常宽松的服装或手持物体交互。该技术结合了通用的人体先验知识(从大规模训练数据中学习得到)和针对单个视频的特定“骨骼袋”变形(通过测试时优化进行拟合)。DressRecon通过学习一个神经隐式模型来分离身体与服装变形,作为单独的运动模型层。为了捕捉服装的微妙几何形状,它利用基于图像的先验知识,如人体姿势、表面法线和光流,在优化过程中进行调整。生成的神经场可以提取成时间一致的网格,或者进一步优化为显式的3D高斯,以提高渲染质量和实现交互式可视化。DressRecon在包含高度挑战性服装变形和物体交互的数据集上,提供了比以往技术更高的3D重建保真度。
设计物理产品的现代方式
SuperCraft是一个在线平台,允许用户通过无限协作画布和基于节点的流程来设计出色的物理产品。它利用生成式人工智能技术,将草图转化为逼真的产品图像,自动生成产品的3D渲染图,让用户能够从三维角度更好地感受设计。
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。
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。
高质量基于文本的PBR材质生成模型
DreamMat是一款能够根据文本提示为3D网格生成物理基础渲染(PBR)材质的创新模型。它通过解决现有2D扩散模型在材质分解上的不足,生成与给定几何体和光照环境一致且无内置阴影效果的高质量PBR材质。这一技术对于游戏和电影制作等下游任务具有重要意义,因为它能显著提升渲染质量并增强用户的视觉体验。
AI智能虚拟室内设计师
RespacedAI是一个使用AI智能技术提供个性化、创新、无忧虑的室内设计解决方案的虚拟室内设计师。它可以为你的家居空间注入新的生命力。只需几秒钟就可以生成设计方案,大大减少传统手工设计所需时间。它简化了整个室内设计流程,让不同用户轻松将设计理念变为现实。你可以尝试不同风格、色调、材质和家具布置,激发创造力,产生新的设计灵感。高效的用户界面和智能工具提升工作流程效率。定制设计匹配你的个人品味,确保空间风格与你相符。无论你是室内设计师、建筑师还是房产经纪人,RespacedAI都可以通过生成逼真的3D渲染,帮助你充分展示设计理念和进行虚拟布置。
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