computer-visiondeep-learningtorchperceptionsilhouettereconstructiondepth-maps3d3d-reconstructionvariational-autoencodergenerative-models3d-shapes2d-3d3d-generationrepresentation-sharing2d-to-3d UpdatedJun 17, 2020 Lua An extension for Pixelorama that generates 3D voxel art out of 2D pixel art. ...
GitHub人工智能2D开源项目图像处理3D 写下你的评论... 2 条评论 默认 最新 Charmve 这个是真的3d模型生成,仅用一张图片 zhihu.com/zvideo/131175 2021-04-16 回复1 斌斌斌 强大 2020-11-24 回复喜欢相关推荐 10:22 人工智能“风暴来袭”!就业冲击渐行渐近,财富平衡或将被打破! 柏年说政...
发现仅使用2D先验信息可以生成更复杂的3D结构，但与输入图像的一致性不高。仅使用3D先验信息能产生精确但缺少细节的几何体。团队建议综合使用2D和3D先验，并经过反复试验，最终找到了二者的平衡点。2D先验信息使用了Stable Diffusion 1.5，3D先验信息使用了哥伦比亚大学/丰田研究所提出的Zero-1-to-3。在定性比较中，...
3D imagery has two views, one for the left eye and the other for the right. To convert an 2D image to 3D, you need to first estimate the distance from camera for each pixel (a.k.a depth map) and then wrap the image based on its depth map to create two views. ...
一键将2D图片变3D模型 Trellis开源神器带你玩转建模 项目官方网页:https://trellis3d.github.io/ 使用须知:一定要看--需要安装cuda12.4或者12.4.1。--需要安装vs。--使用7z或者winrar解压 有需要整合包的可以关注我,私信“3D”获取。 #AI #3D#建模 #aigc #整合包...
在该论文中,研究者提出了一个用于 3D 人体姿态预测的全卷积模型,只需基于 2D 的关键点执行时间卷积,就可以对视频中的人体实现精准的 3D 姿态预测。 此外,他们还介绍了一种简单、高效的半监督训练方法——反向投影(back-projection),可以利用没有标注的视频数据。具体步骤可以概括为:为没有标签的视频预测 2D 关键...
3D点云分割标定1.semantic-segmentation-editor 项目地址:https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor 基于web的一款工具,支持图像和点云格式,用于2D和3D数据的分割标注! 独家重磅课程官网:cvlife.net 全国最大的机器人SLAM开发者社区 ...
首先将模型表示为,为其输入的多通道2D图像(),输出是个类别的分割图。如上图(Fig.2)所示,一共选取个视图的数据,表示为,实质上就是在不同空间角度上进行截面的选取。最后对于一个视图中的所有截面预测结果堆叠起来就形成了3D预测结果,那么每个视图对应的3D预测结果为. ...
摘要:基于点云的3D对象检测已变得越来越流行。一些方法建议直接从原始点云定位3D对象,以避免信息丢失。但是,这些方法具有复杂的结构和大量的计算开销,从而限制了其在实时场景中的广泛应用。一些方法选择先将点云数据转换为紧凑的张量,然后利用现成的2D检测器来提出3D对象,这要快得多,并且可以达到最新的结果。
支持室内/室外的3D检测数据集,包括 ScanNet, SUNRGB-D, Waymo, nuScenes, Lyft, KITTI. 对于nuScenes 数据集, 我们也支持 nuImages 数据集. 与2D 检测器的自然整合 MMDetection 支持的300+个模型 , 40+的论文算法, 和相关模块都可以在此代码库中训练或使用。 性能高 训练速度比其他代码库更快。下表可见主要的...