原文链接:亲测开源!Zero1-to-3零样本实现单图像的3D重建! 1 引言 人类具有通过单一视角想象物体的3D形状和外观的能力,这对日常任务和视觉创造力至关重要。 大多数现有的3D图像重建方法在封闭世界环境中运作,依赖昂贵的3D注释或特定类别的先验条件。 一些最新方法通过在大规模、多样化的数据集上进行预训练,取得了在...
通过定性和定量实验证明,Zero-1-to-3 通过充分利用互联网规模的预训练,在单视图3D重建和新颖视图合成模型方面显著优于当前最先进的方法。 读者理解: 该文介绍了一种名为Zero1-to-3的方法,旨在实现零样本、单图像新颖视图合成和3D重建。方法利用了预训练在互联网规模数据上的Stable Diffusion模型,该模型捕捉了丰富...
Zero-1-to-3是一个改变单个RGB图片摄像机视角的框架,这是说它可以对单张图片进行视角改变的处理,返回一个新视角下的图片。作者利用了Large-Scale的Diffusion模型对自然图像几何的预设指导这个框架。作者采用的Diffusion模型是使用合成数据集来学习相对相机视角的控制的,但是这个学习的结果对野外图像、自然图像甚至印象派绘...
项目地址:https://github.com/cvlab-columbia/zero123 编译:Northeast corn 审核:Los 导读: 作者提出了一个框架Zero-1-to-3,可以仅通过一张RGB图像改变物体的相机视角。为了在这种不完备的情况下执行新视角合成,该研究利用了大规模扩散模型学习的有...
Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object Ruoshi Liu, Rundi Wu, Basile Van Hoorick(哥伦比亚大学),Pavel Tokmako,Sergey Zakharo(丰田研究院),Carl Vondrick(哥伦比亚大学) 项目主页:https://zero123.cs.columbia.edu/ Github主页:https://github.com/cvlab-columbia/zero123 预训练模型:https:/...
Zero-1-to-3 还可以用于单视图三维重建的任务。最后的实验结果也证明,该方法在单视图三维重建和新视图合成的效果明显优于现有其他方法。 5月26日,「AI新青年讲座」第209讲邀请到 Zero-1-to-3 一作、哥伦比亚大学在读博士刘若石参与,主讲《Zero-1-to-3: 大模型时代的单视图三维重建》。
Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object Ruoshi Liu1,Rundi Wu1,Basile Van Hoorick1,Pavel Tokmakov2,Sergey Zakharov2,Carl Vondrick1 1Columbia University,2Toyota Research Institute Novel View Synthesis: 3D Reconstruction: Updates
A diffuser implementation of Zero123. Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object (ICCV23) - steveefemsc/zero123-hf
一张图片生成多角度3D图片的时代可能来了 | Stable Zero123 简介:从单个图像生成高质量的 3D 对象关键要点Stable Zero123 可生成新颖的对象视图,通过改进训练数据集和高程调节,从各个角度展示对对象外观的 3D 理解,与 Zero1-to-3 或 Zero123-XL 相比,质量显著提高。该模型基于 Stable Diffusion 1.5,消耗与 SD1....
From Zero- to Three-Dimensional Thioantimonates: [Ni(aepa)2]3Sb6S12 (aepa = C5H15N3 = N-(aminoethyl)-1,3-propandiamine), Containing the Unique [Sb6S12]6– Cyclic Anion, [Ni(aepa)2]6(Sb3S6)2(SO4)3·2H2O, with Isolated [Sb3S6]...