ComfyUI-3D-Pack是一個強大的3D處理節點外掛包,它為ComfyUI提供了處理3D輸入(網格、UV紋理等)的能力,使用了最前沿的演演算法,如3D高斯取樣、神經輻射場等。這個專案可以讓使用者只用單張圖片就可以快速生成3D高斯模型,並可以將高斯模型轉換成網格,實現3D重建。它還支援多檢視影象作為輸入,允許在給定的3D網格上對映多檢視渲染的紋理貼圖。該外掛包處於開發中,尚未正式釋出到ComfyUI外掛庫,但已經支援諸如大型多檢視高斯模型、三平面高斯變換器、3D高斯取樣、深度網格三角剖分、3D檔案載入儲存等功能。它的目標是成為ComfyUI處理3D內容的強大工具。
3DTopia是一個兩階段的文字到3D生成模型。第一階段使用擴散模型快速生成候選項。第二階段最佳化第一階段選擇的資產。該模型可以在5分鐘內實現高質量的文字到3D生成。
SteinDreamer供文字到3D分數蒸餾的解決方案。他們提出了一種名為Stein Score Distillation (SSD)的方差縮減解決方案，透過控制變數構建和Stein身份，實現了對蒸餾方差的有效降低。他們的實驗結果表明，SSD能夠有效降低蒸餾方差，並且在對象和場景級別的生成中持續提高視覺質量。此外，他們還展示了SteinDreamer相對於現有方法具有更快的收斂速度。
LangSplat透過將CLIP語言嵌入對映到一組3D高斯分佈來構建3D語言場,實現了對3D場景進行開放詞彙量查詢。它避免了NeRF中的昂貴渲染過程,大大提高了效率。學習到的語言特徵精確捕捉對象邊界,提供了精確的3D語言場,沒有需要後處理。LangSplat相比LERF提高了199倍的速度。
GET3D是一個生成高質量的3D紋理形狀的生成模型。它能夠生成具有複雜拓撲結構、豐富幾何細節和高保真度紋理的3D網格。GET3D透過可微分的表面建模、可微分的渲染以及2D生成對抗網路的方法進行訓練。它能夠生成各種高質量的3D紋理形狀，包括汽車、椅子、動物、摩托車、人物和建築等。
3D高斯潑濺技術資源集合，涵蓋生態系統與工具、研究論文、Unity高斯散射專案等內容。該技術在3D編輯、實時點雲重照明、逆渲染、資料壓縮、防鋸齒等領域有廣泛應用，對於對3D高斯潑濺技術感興趣的人群具有很高的參考價值。
LLM Visualization專案顯示了一個GPT-style網路的3D模型。也就是OpenAI的GPT-2、GPT-3（可能還有GPT-4）中使用的網路拓撲。第一個顯示工作權重的網路是一個小型網路，對由字母A、B和C組成的小列表進行排序。這是Andrej Karpathy的minGPT實現中的演示示例模型。渲染器還支援視覺化任意大小的網路，並且與較小的gpt2大小一起工作，儘管權重沒有被下載（它有數百MB）。CPU Simulation專案執行2D原理數位電路，具有完整的編輯器。意圖是新增一些演練，展示諸如：如何構建一個簡單的RISC-V CPU；構成部分下至門級：指令解碼、ALU、加法等；更高階的CPU思想，如各種級別的流水線、快取等。
3D Paintbrus是一種透過文字描述自動為網格上的區域性語義區域新增紋理的技術。該方法直接操作於網格上，生成無縫整合到標準圖形流水線中的紋理貼圖。同時產生指定編輯區域的本地化貼圖和與之相適配的紋理貼圖。我們利用級聯擴散模型的多個階段來監督區域性編輯技術，從而增強紋理區域的細節和解析度。該技術被稱為級聯分數蒸餾（CSD），能夠同時以級聯方式蒸餾多個解析度的分數，實現對監督的粒度和全域性理解的控制。我們展示了3D畫筆在區域性為不同語義區域內的各種形狀新增紋理的有效性。
Mootion 是一款 AI 原生的 3D 創作平臺，致力於為每個人在數字領域釋放創造力，將專業工作流程轉化為通用、易用的過程。Mootion 旨在構建一個以人工智慧驅動的創意中心，涵蓋 3D、影片、動畫、遊戲等領域，成為一個激發創造力、促進共享和協作的平臺。
Neuroid是一個基於人工智慧的3D建模和動畫生成工具,允許使用者透過簡單快捷的操作把創意轉化為複雜的3D模型和動畫,從而提高創作效率。該產品利用了生成對抗網路的強大能力,實現了3D運動設計領域的革新。Neuroid可以分析大量的資料集,學習各種運動模式,解鎖設計師在運動設計過程中前所未有的創造力和效率。