Ouroboros3D:一種透過3D感知遞迴擴散生成3D模型的框架

連結:https://costwen.github.io/Ouroboros3D/

Ouroboros3D是一個統一的3D生成框架,它將基於擴散的多視圖影象生成和3D重建整合到一個遞迴擴散過程中。該框架透過自條件機制聯合訓練這兩個模組,使它們能夠相互適應,以實作魯棒的推理。在多視圖去噪過程中,多視圖擴散模型使用由重建模組在前一時間步渲染的3D感知圖作為附加條件。遞迴擴散框架與3D感知反饋相結合,提高了整個過程的幾何一致性。實驗表明,Ouroboros3D框架在效能上優於將這兩個階段分開訓練的方法,以及在推理階段將它們結合起來的現有方法。

需求人群:

Ouroboros3D適用於需要從單張圖片生成3D模型的研究者和開發者。它透過遞迴擴散過程,提高了3D重建的質量和一致性,對於電腦視覺、圖形學和機器學習領網網域的專業人士來說,是一個強大的工具。

使用場景示例:

  • 使用Ouroboros3D從歷史照片中重建3D場景
  • 結合Ouroboros3D與虛擬實境技術,建立沉浸式體驗
  • 在遊戲開發中,利用Ouroboros3D快速生成3D角色模型

產品特色:

  • 整合多視圖影象生成和3D重建為統一框架
  • 透過自條件機制聯合訓練多視圖和重建模組
  • 在去噪過程中使用3D感知圖作為條件
  • 遞迴擴散框架提高几何一致性
  • 實驗證明優於現有方法和兩階段分離訓練
  • 提供程式碼和模型,便於研究者和開發者使用

使用教學:

訪問Ouroboros3D的官方網站

下載並安裝所需的程式碼和模型

根據文檔指導,配置環境和引數

上傳單視圖影象並執行Ouroboros3D框架

觀察生成的多視圖影象和3D模型

根據需要調整引數,最佳化生成結果

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