VisFusion

Videobasierte 3D-Szenerie-Rekonstruktion

Normales ProduktBild3D-RekonstruktionComputer Vision

VisFusion ist eine Technologie zur Online-Rekonstruktion von 3D-Szenen mithilfe von Videodaten. Sie extrahiert und rekonstruiert dreidimensionale Umgebungen in Echtzeit aus Videos. Diese Technologie kombiniert Computer Vision und Deep Learning und bietet Nutzern ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erstellung präziser 3D-Modelle.

Echtzeit-3D-Szenerie-Rekonstruktion
Video-Datenanalyse
Deep-Learning-Optimierung

Filmproduktion
Spielentwicklung
Virtuelle Realität

In der Filmproduktion zur Erstellung realistischer virtueller Szenen
In der Spielentwicklung zum schnellen Aufbau von Spielumgebungen
In der virtuellen Realität zur Generierung interaktiver 3D-Inhalte

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VisFusion Traffic-Quellen

VisFusion Alternativen

VGGSfM — Tiefenlern-basierte 3D-Rekonstruktion

DUSt3R — Dichte, unüberwachte 3D-Rekonstruktion ohne Kamerakalibrierung

VisFusion — Videobasierte 3D-Szenerie-Rekonstruktion

TryOffAnyone — Generiert ein flaches Stoffmodell aus Bildern von Personen, die Kleidung tragen.

StableAnimator — Hochwertiges, identitätserhaltendes Werkzeug für die Animation von Portraits.

PSHuman — Rekonstruktion realistischer 3D-Menschenmodelle aus einem einzelnen Bild.

LLaMA-Mesh — Vereinigung von 3D-Mesh-Generierung und Sprachmodell

Long-LRM — Hoch effizientes 3D-Gauß-Rekonstruktionsmodell für die schnelle Rekonstruktion großer Szenen

Flex3D — Generiert hochwertige 3D-Assets aus einem einzelnen Bild oder einer Textbeschreibung.

diffusion-e2e-ft — Feinabstimmungswerkzeug für bedingte Bilddiffusionsmodelle

GenWarp — Generiert Bilder aus neuen Perspektiven unter Beibehaltung der semantischen Informationen.

MixTeX-Latex-OCR — Effizientes CPU-basiertes Offline-LaTeX-Erkennungstool

MASt3R — Ein fortschrittliches Modell für die 3D-Bildregistrierung

KI-Online-Kurs — Bietet die besten Ressourcen zum Thema Künstliche Intelligenz. Lernen Sie Machine Learning, Data Science und Verarbeitung natürlicher Sprache.

CoreNet — CoreNet ist eine Bibliothek zum Trainieren tiefer neuronaler Netze.

DiffHuman — Generiert aus einem einzelnen RGB-Bild mehrere realistische 3D-Rekonstruktionen des menschlichen Körpers.

FRESCO — Konferenzpapierprojekt der CVPR 2024: Ein räumlich-zeitlicher Korrespondenzansatz für die Nullschuss-Videoubersetzung

YOLOv8 — YOLOv8 Objekterkennungs- und -verfolgungsmodell

GLIGEN — Offenes, promptbasiertes Bildgenerierungsmodell

PRISMA — Führt verschiedene Inferenzen aus Bildern oder Videos durch.

Vision Mamba — Hoch effizienter Rahmen für visuelles Repräsentationslernen basierend auf einem bidirektionalen Zustandsraummodell

SIFU — Eine Methode zur Rekonstruktion von 3D-virtuellen Figuren mit Kleidung anhand von Seitenansichten.

FMA-Net — Tiefes Lernmodell für die Video-Superauflösung und Entunschärfung

Repaint123 — Schnelle und hochwertige 3D-Inhaltsgenerierung aus einem einzigen Bild

syn-rep-learn — Lernen von visuellen Repräsentationsmodellen aus synthetischen Daten

Human101 — Schnelle Generierung hochrealistischer 3D-Gauß-Modelle des menschlichen Körpers aus einer Einzelansicht

UniRef++ — Ein einheitliches Modell für die Segmentierung von Objekten in Bildern und Videos.

YOLO-NAS Pose — Eine Open-Source-Bibliothek zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen in PyTorch.

Segment Anything — Online-Tool zur KI-gestützten Bildfreistellung – jedes Objekt in jedem Bild ausschneiden.