Make-It-3D 生成结果相较于以往的Baseline方法,在几何和纹理上都取得了更高的质量,并且在量化指标上也较以往的方法更为优异。 图6 与baseline方法的可视化结果对比 表1 与baseline方法的量化指标对比 Part4 计图开源 该项目的Jittor代码已在github上开源: https://github.com/DMCV-SJTU/Make-it-3D-Jittor 基于...
论文的方法名为:Make-It-3D,采用两阶段优化pipeline:第一阶段通过在前景视图中结合参考图像的约束和新视图中的扩散先验来优化神经辐射场;第二阶段将粗略模型转化为纹理点云,并利用参考图像的高质量纹理,结合扩散先验进一步提高逼真度。大量实验证明,论文的方法在结果上显著优于先前的方法,实现了预期的重建效果和令人印...
SAM + Make-It-3D Installation Install with pip: pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html pip install git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch pip insta...
Code: make-it-3d.github.io/ 背景 图1 Make-It-3D可以仅从一张图像中创建高保真的3D内容 人类具有一种与生俱来的能力,可以轻松地想象3D几何和虚构出从不同角度看物体的外观,这基于他们对世界的先验知识。 在本文中,研究者的目标是实现类似的目标:从一个真实或人工生成的单张图像中创建高保真度的3D内容。
项目链接：https://make-it-3d.github.io/ Github链接：https://github.com/junshutang/Make-It-3D 该论文刚公布，就引发了推特上的热烈讨论，随后的开源代码在 Github 累计收获超过 1.1k星星。那么方法背后的技术细节是什么呢？该方法在优化三维空间时，主要依据两个核心的优化目标：1. 在参考视角下的渲染结果...
Code: make-it-3d.github.io/ 摘要 本文研究了仅用单张图片生成高保真的3D内容的问题。这本身就具有挑战性:本质上涉及到估计潜在的3D几何形状同时产生未见过的纹理。为了应对此挑战,本文充分利用了已训练好的2D扩散模型的先验知识,作为3D生成的3D感知监督。本文(Make-It-3D)采用了两阶段的优化方案:第一阶段,通过...
项目链接:https://make-it-3d.github.io/ Github链接:https://github.com/junshutang/Make-It-3D 该论文刚公布,就引发了推特上的热烈讨论,随后的开源代码在 Github 累计收获超过 1.1k星星。 那么方法背后的技术细节是什么呢? 该方法在优化三维空间时,主要依据两个核心的优化目标: ...
项目链接:https://make-it-3d.github.io/ Github链接:https://github.com/junshutang/Make-It-3D 该论文刚公布,就引发了推特上的热烈讨论,随后的开源代码在 Github 累计收获超过 1.1k星星。 那么方法背后的技术细节是什么呢? 该方法在优化三维空间时,主要依据两个核心的优化目标: ...
Official implementation of "Make-It-Animatable: An Efficient Framework for Authoring Animation-Ready 3D Characters" - jasongzy/Make-It-Animatable
项目链接:https://make-it-3d.github.io/ Github链接:https://github.com/junshutang/Make-It-3D 该论文刚公布,就引发了推特上的热烈讨论,随后的开源代码在 Github 累计收获超过 1.1k星星。 那么方法背后的技术细节是什么呢? 该方法在优化三维空间时,主要依据两个核心的优化目标: ...