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Awesome GitHub RepositoriesMemory-Efficient
Optimized techniques for extracting 3D surfaces that minimize GPU memory overhead.
Distinct from Surface Reconstruction: Focuses specifically on memory optimization during the reconstruction process, unlike general surface reconstruction.
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- xxlong0/wonder3d
xxlong0/Wonder3D
5,388Auf GitHub ansehenWonder3D ist ein diffusionsbasiertes System für die 3D-Rekonstruktion aus einem einzelnen Bild. Es generiert hochdetaillierte 3D-Meshes aus einem einzelnen Eingabebild, indem es konsistente Multi-View-Normal-Maps und Farbbilder erzeugt. Die Pipeline fungiert als Multi-View-Normal-Map-Generator und Extraktor für texturierte Meshes. Sie nutzt domänenübergreifende Multi-View-Synthese zur Erstellung sichtabhängiger Maps, die anschließend durch Radiance-Fusion und speichereffiziente Oberflächenrekonstruktion in 3D-Geometrie umgewandelt werden. Das Projekt deckt 3D-Mesh-Generierung, Multi-View-Generierung und texturierte 3D-Modellierung ab. Es enthält zudem Funktionen zum Training von Diffusionsmodellen, um die Konsistenz der generierten sichtabhängigen Maps zu optimieren.
Provides a memory-optimized pipeline to generate smooth 3D meshes from multi-view data.
Python3d-aigc3d-generation3dgeneration
