多视图

TRELLIS

TRELLIS是一款由清华大学、中国科学技术大学及微软研究院共同开发的3D生成模型,利用Structured LATent(SLAT)表示法,通过文本或图像提示生成高质量、多样化的3D资产。它融合了稀疏的3D网格结构与密集视觉特征,支持多格式输出及局部编辑,无需拟合训练即可生成细节丰富的模型。此外,TRELLIS具备两阶段生成流程,可灵活适应不同需求。

Flex3D

Flex3D是一款由Meta和牛津大学联合研发的两阶段3D生成框架,通过多视图扩散模型和视图筛选机制生成高质量3D模型,支持从文本、单张图片或稀疏视图生成逼真的3D内容。其核心在于基于Transformer架构的灵活重建模型(FlexRM),结合三平面表示与3D高斯绘制技术,实现高效且详细的三维重建,广泛应用于游戏开发、AR/VR、影视制作等领域。

RSSFlow Reader

一款智能的RSS阅读器浏览器扩展,具有AI驱动的RSS摘要和多维度订阅视图功能。

MVPaint

MVPaint是一款基于同步多视角扩散技术的3D纹理生成框架,具备同步多视角生成、空间感知3D修补和UV细化三大核心功能。它能够生成高分辨率、无缝且多视图一致的纹理,广泛应用于游戏开发、动画制作、虚拟现实、增强现实及建筑可视化等领域。

ReCapture

ReCapture是一种先进的视频处理技术,由谷歌与新加坡国立大学联合研发。它通过多视图扩散模型和点云渲染生成新视角视频,同时使用掩码视频微调技术优化视频质量,保留场景运动并补全不可见部分,广泛应用于电影制作、视频编辑、虚拟现实及新闻报道等领域。

MVGenMaster

MVGenMaster是一款基于多视图扩散模型的工具,利用增强的3D先验技术实现新视角合成任务。它可以从单一图像生成多达100个新视图,具有高度的灵活性和泛化能力。模型结合了度量深度、相机姿态扭曲以及全注意力机制等技术,支持高效的前向传播过程,同时兼容大规模数据集。MVGenMaster在视频游戏、电影特效、虚拟现实、3D建模及建筑可视化等领域具有广泛应用前景。

InstantMesh

一个基于单张图片,利用先进的稀疏视图大型重建模型(LRM)架构,快速生成3D网格(Mesh)的工具

DUSt3R

DUSt3R是一个由芬兰阿尔托大学和Naver欧洲实验室联合研发的3D重建框架。该框架能够快速地从任意图像集合中重建出三维场景,无需事先了解相机校准或视点位置信息。DUSt3R主要功能包括快速3D重建、无需相机校准、多视图立体重建、单目和双目重建以及生成深度图、置信度图和点云图。它采用了点图表示法、Transformer网络架构和端到端训练方式,并提出了全局对齐策略来处理多视图重建任务。

ConsistentDreamer

ConsistentDreamer 是由华为慕尼黑研究中心开发的图像到 3D 资产生成技术,能通过单张图像生成多视图一致的 3D 网格。该技术采用多视图先验图像引导和分数蒸馏采样优化,结合动态权重平衡和多种损失函数,提升 3D 表面质量和纹理精度。支持复杂场景编辑、风格转换、物体修改等功能,适用于室内场景、艺术风格转换及跨视图一致性任务。

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。