多视图

Unique3D

Unique3D是一款由清华大学团队开发的开源框架,专注于单张图像到3D模型的转换。它利用多视图扩散模型和法线扩散模型,结合多级上采样策略和ISOMER算法,能够在短时间内生成高保真度且纹理丰富的3D网格模型。Unique3D能够从单个2D图像生成3D网格模型、多个正交视图图像和法线贴图,并通过多级上采样过程提高图像分辨率,最终实现颜色和几何细节的高度整合。

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。

ViewExtrapolator

ViewExtrapolator是一种基于稳定视频扩散(SVD)的新视角外推方法,能够生成超出训练视图范围的新视角图像,特别适用于提升3D渲染质量和视觉真实性。该工具通过优化SVD的去噪过程,减少了伪影问题,同时支持多视图一致性生成,无需额外微调即可实现高效的数据和计算性能,广泛适用于虚拟现实、3D内容创作及文物保护等多个领域。

Fancy123

Fancy123是一种基于深度学习的3D网格生成工具,利用单张图像生成高质量3D模型。其核心技术包括多视图扩散模型、大型重建模型、外观增强模块、保真度增强模块及反投影操作,能够有效解决多视图图像的局部不一致问题,提升网格保真度和清晰度。该工具适用于虚拟现实、游戏开发、影视制作等多个领域,具备高度灵活性和实用性。

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。

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。

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。

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

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。