連結：https://gaussiancube.github.io/
GaussianCube是一種創新的3D輻射表示方法，它透過結構化和顯式的表示方式，極大地促進了三維生成建模的發展。該技術透過使用一種新穎的密度約束高斯擬合演演算法和最優傳輸方法，將高斯函式重新排列到預定義的體素網格中，從而實作了高精度的擬合。與傳統的隱式特徵解碼器或空間無結構的輻射表示相比，GaussianCube具有更少的引數和更高的質量，使得3D生成建模變得更加容易。
需求人群：
“GaussianCube適用於3D建模、電腦圖形學、虛擬實境和增強現實領網網域的研究人員和開發者，尤其是那些尋求在3D生成建模中實作更高精度和更少引數的專業人士。”
使用場景示例：
在ShapeNet資料集上實作汽車和椅子的無條件生成
使用OmniObject3D進行類條件生成實驗
從單幅肖像影象建立3D數字頭像
產品特色：
使用多視圖渲染進行3D資產的高斯擬合
透過最優傳輸將高斯函式體素化到預定義網格
使用標準3D U-Net作為擴散模型的骨幹網路
實作無條件和類條件的對象生成
支援數字頭像建立和文本到3D合成
具有高引數效率，減少模型複雜性
使用教學：
1. 訪問GaussianCube的官方網站
2. 閱讀產品介紹和研究論文摘要
3. 檢視無條件和類條件生成的結果示例
4. 瞭解技術實作的詳細步驟，包括高斯擬合和體素化過程
5. 探索原始碼和演示影片，以更深入地理解技術細節
6. 根據個人研究或專案需求，下載和使用GaussianCube模型