3D重建

DiffSplat

DiffSplat是一款高效的3D生成工具,能够根据文本或图像快速生成高质量的3D高斯点云。它基于预训练的文本到图像扩散模型,结合2D先验知识和3D渲染损失机制,确保生成内容在多视角下保持一致。支持文本、图像或组合输入,具备可控生成能力,适用于3D内容创作、图像重建及多种下游应用。

Fast3R

Fast3R是一种基于Transformer架构的高效多视图3D重建方法,可在单次前向传播中处理上千张图像,大幅提高重建效率并减少误差累积。支持多视图并行处理,具备高精度、强可扩展性和快速推理能力,适用于机器人视觉、增强现实、虚拟现实、文化遗产保护及自动驾驶等多个场景。

FaceLift

FaceLift是一种由Adobe与加州大学默塞德分校联合开发的AI工具,能够从单张人脸图像中重建出高精度的3D头部模型。其核心技术包括多视图扩散模型和GS-LRM重建器,支持多视角一致性、身份保持和4D新视图合成,适用于虚拟现实、数字娱乐、远程交互等多个领域。该工具具备强大的几何与纹理细节表现能力,且可与2D面部重动画技术集成,广泛应用于内容创作与科研场景。

SPAR3D

SPAR3D是一种基于两阶段设计的单图像3D重建工具,能从单张2D图像生成高质量的3D网格。它结合点扩散模型与三平面Transformer技术,实现快速、精确的几何与纹理重建,并支持用户交互式编辑。适用于增强现实、影视制作、工业设计等多个领域。

Edicho

Edicho 是一种基于扩散模型的图像编辑工具,能够在多图像间实现一致性编辑,无需额外训练。其核心技术包括 Corr-Attention 注意力模块和 Corr-CFG 去噪策略,通过显式图像对应关系提升编辑质量与一致性。适用于图像修复、风格转换、内容创作、医学影像增强等场景,具备良好的兼容性与扩展性。

Wonderland

Wonderland是一项由多伦多大学、Snap和UCLA联合开发的技术,能够基于单张图像生成高质量的3D场景,并支持精确的摄像轨迹控制。它结合了视频扩散模型和大规模3D重建模型,解决了传统3D重建技术中的视角失真问题,实现了高效的三维场景生成。Wonderland在多个基准数据集上的3D场景重建质量均优于现有方法,广泛应用于建筑设计、虚拟现实、影视特效、游戏开发等领域。

PartGen

PartGen是一款基于多视图扩散模型的3D对象生成与重建工具,可从文本、图像或现有3D模型生成由意义明确部分组成的三维对象。它具备自动部分分割、3D重建及基于文本指令的部分编辑等功能,广泛应用于3D打印、游戏开发、影视制作等领域,显著提升工作效率并优化用户体验。

MV

MV-Adapter是一款基于文本到图像扩散模型的多视图一致图像生成工具,通过创新的注意力机制和条件编码器,实现了高分辨率多视角图像生成。其核心功能包括多视图图像生成、适配定制模型、3D模型重建以及高质量3D贴图生成,适用于2D/3D内容创作、虚拟现实、自动驾驶等多个领域。

CAT4D

CAT4D是一种由Google DeepMind、哥伦比亚大学及加州大学圣地亚哥分校共同开发的工具,它利用多视图视频扩散模型,从单目视频中生成动态3D(4D)场景表示。该工具可以合成新视图、重建动态3D模型,并支持独立控制相机视点和场景动态,适用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等多种领域。

CAVIA

CAVIA是一款由苹果、得克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌联合研发的多视角视频生成框架。它通过单一输入图像生成多个时空一致的视频序列,并采用视角集成注意力模块增强视频的一致性和连贯性,支持用户精准控制相机运动。此外,CAVIA利用多种数据源进行联合训练,优化生成视频的质量和真实感,在虚拟现实、增强现实以及电影制作等领域具有重要价值。