DiPIR

Utiliza la técnica de renderizado inverso guiado por difusión para lograr una inserción de objetos realista.

Producto ComúnImagenComposición de imágenesObjetos virtuales

DiPIR es un método basado en física desarrollado conjuntamente por el laboratorio de IA de Toronto y NVIDIA Research. Recupera la iluminación de la escena a partir de una sola imagen, permitiendo la inserción realista de objetos virtuales en escenas interiores y exteriores. Esta tecnología no solo optimiza los materiales y el mapeo de tonos, sino que también se ajusta automáticamente a diferentes entornos, mejorando el realismo de la imagen.

Recuperación de la iluminación de la escena a partir de una sola imagen
Integración realista de objetos virtuales en escenas interiores y exteriores
Optimización automática de materiales y mapeo de tonos
Admite la composición de objetos virtuales en fotogramas individuales o vídeos
Guía el proceso de renderizado inverso basado en física mediante un modelo de difusión personalizado
Evaluación con diferentes imágenes de fondo
como escenas de conducción al aire libre de Waymo y panorámicas HDRI interiores
Mejora la precisión de la inserción de objetos virtuales mediante un proceso de optimización de la iluminación guiado por difusión

El público objetivo son profesionales e investigadores en los campos de composición de imágenes
realidad virtual y realidad aumentada. La tecnología DiPIR les ayuda a crear imágenes y vídeos realistas de forma más eficiente
mejorando la productividad y la calidad del producto.

Inserción de un automóvil virtual y optimización de los efectos de iluminación en una escena de conducción al aire libre de Waymo
Uso de una panorámica HDRI interior como fondo
inserción de adornos virtuales y optimización del material y el mapeo de tonos
Animación de objetos virtuales o movimiento de la posición de los objetos en escenas dinámicas para crear efectos visuales más realistas

1. Prepare una imagen de fondo objetivo
que puede ser una escena interior o exterior.
2. Seleccione o cree un modelo de objeto virtual y colóquelo en la escena.
3. Utilice el modelo DiPIR para recuperar la iluminación de la escena a partir de la imagen de fondo.
4. Ajuste los parámetros de material y mapeo de tonos del objeto virtual según los efectos de iluminación recuperados.

Abrir sitio web

DiPIR Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

206694

Tasa de rebote

62.15%

Páginas promedio por visita

1.8

Duración promedio de la visita

00:00:49

DiPIR Tendencia de visitas

DiPIR Distribución geográfica de las visitas

Best AI Websites & Tools

DiPIR

DiPIR Situación del tráfico más reciente

DiPIR Tendencia de visitas

DiPIR Distribución geográfica de las visitas

DiPIR Fuentes de tráfico

DiPIR Alternativas

DiPIR — Utiliza la técnica de renderizado inverso guiado por difusión para lograr una inserción de objetos realista.

Project Starlight — Project Starlight es una herramienta de mejora de video basada en IA que puede mejorar videos de baja resolución y dañados a calidad de alta definición.

Mercury Coder — Mercury Coder es un modelo de lenguaje para la generación de código de alto rendimiento basado en un modelo de difusión.

VideoGrain — VideoGrain es un método de aprendizaje cero-shot para la edición de vídeo a nivel de categoría, instancia y componente.

MakeAnything — MakeAnything es un modelo de transformador de difusión para la generación programática de secuencias en múltiples dominios.

Pippo — Pippo es un modelo generativo que crea videos de alta resolución con múltiples perspectivas a partir de una sola fotografía.

Sora para Dispositivos Móviles — Sora para Dispositivos Móviles es un proyecto de generación de vídeo a partir de texto en dispositivos móviles basado en un modelo de difusión.

DiffSplat — DiffSplat es un framework generativo que crea nubes de puntos gaussianas 3D a partir de indicaciones de texto e imágenes de vista única.

Flux-Midjourney-Mix2-LoRA — Modelo de generación de imágenes a partir de texto basado en el estilo de Midjourney, enfocado en alta resolución y realismo.

Hunyuan3D 2.0 — Hunyuan3D 2.0 es un sistema de generación de activos 3D de alta resolución desarrollado por Tencent, basado en un modelo de difusión a gran escala.

Difusión como Shader — Un modelo de arquitectura unificada que admite diversas tareas de control de generación de video.

SeedVR — SeedVR: Un modelo de transformador de difusión para la reparación universal de vídeo.

CreatiLayout — Tecnología de generación de imágenes a partir de diseños creativos basada en un transformador de difusión multimodal siamés.

VMix — Herramienta para mejorar la calidad estética de los modelos de difusión de texto a imagen

DiffSensei — Modelo de generación de cómics personalizado que conecta LLMs multimodales y modelos de difusión.

DynamicControl — Selección adaptativa de condiciones, mejora el control de la generación de imágenes a partir de texto

ColorFlow — Modelo de coloreado de secuencias de imágenes que preserva la información de identidad de grano fino.

Leffa — Modelo de generación de imágenes de personajes controlable

ComfyUI_HelloMeme — Herramienta de generación de imágenes y vídeo basada en modelos de difusión.

DiffusionDrive — Modelo de difusión truncado para conducción autónoma en tiempo real de extremo a extremo

CAT4D — Herramienta de creación de escenas 4D que utiliza un modelo de difusión de video multivista

OneDiffusion — Modelo de difusión masivo multifuncional que admite la síntesis y comprensión bidireccional de imágenes.

JoyVASA — Tecnología de animación de imágenes de personas y animales impulsada por audio basada en modelos de difusión

Any Image Anywhere — Coloca cualquier imagen en cualquier escena.

MikuDance — Herramienta de generación de animación de arte de personajes animados dinámicos híbridos basada en difusión.

Fashion-VDM — Modelo de difusión de video para probadores virtuales.

SeedEdit — Modelo de difusión grande para la revisión de imágenes basadas en indicaciones de texto.

URAvatar — Cree modelos de avatar realistas y reiluminables escaneando con su teléfono móvil.

InstantIR — Técnica de restauración de imágenes ciegas que utiliza la generación inmediata de imágenes de referencia para restaurar imágenes dañadas.

MarDini — Modelo de difusión autorregresivo para la generación de video a gran escala