awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repository

Awesome GitHub RepositoriesSurface Representations

Using signed distance fields to define the geometry and boundaries of 3D objects.

Distinct from SDF: Focuses on representing 3D object geometry, whereas the candidate focuses on rendering sharp text.

Explore 1 awesome GitHub repository matching graphics & multimedia · Surface Representations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Surface Representations GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • nvlabs/neuralangeloAvatar NVlabs

    NVlabs/neuralangelo

    4,602Vezi pe GitHub↗

    Neuralangelo este un framework de reconstrucție a suprafețelor neuronale care transformă secvențele de imagini bidimensionale și fotografia multi-view în mesh-uri 3D de înaltă fidelitate. Implementează un pipeline pentru antrenarea câmpurilor de radianță neuronale (NeRF) pentru a reprezenta scene complexe ca geometrie digitală. Proiectul utilizează o funcție de distanță semnată (SDF) pentru reprezentarea suprafeței și codificarea hash multi-rezoluție pentru a captura detalii geometrice atât grosiere, cât și fine. Utilizează randarea volumetrică diferențiabilă și regularizarea eikonală bazată pe gradient pentru a se asigura că funcțiile de distanță învățate rămân plauzibile din punct de vedere fizic. Sistemul include un pipeline complet de antrenare pentru computer vision cu antrenare distribuită multi-GPU și urmărirea performanței antrenării. Oferă utilitare pentru pregătirea datelor de fotogrammetrie, inclusiv pre-procesarea video, estimarea poziției camerei și conversia formatului setului de date. Un instrument dedicat de extracție convertește reprezentările neuronale antrenate în mesh-uri 3D texturate folosind marching cubes și eliminarea zgomotului.

    Represents 3D geometry as a signed distance function where the zero-level set defines the physical surface.

    Python3d-reconstructioncomputer-graphicscomputer-vision
    Vezi pe GitHub↗4,602
  1. Home
  2. Graphics & Multimedia
  3. Graphics Engines and Rendering
  4. Text Rendering
  5. SDF
  6. Surface Representations