VisFusion

Reconstruction de scènes 3D à partir de vidéos

Produit OrdinaireImageReconstruction 3DVision par ordinateur

VisFusion est une technologie de reconstruction de scènes 3D en ligne à partir de données vidéo. Elle permet d'extraire et de reconstruire en temps réel des environnements tridimensionnels à partir de vidéos. Cette technologie combine la vision par ordinateur et l'apprentissage profond, offrant aux utilisateurs un outil puissant pour créer des modèles 3D précis.

Reconstruction de scènes 3D en temps réel
Analyse de données vidéo
Optimisation par apprentissage profond

Production cinématographique
Développement de jeux vidéo
Réalité virtuelle

Dans la production cinématographique : création de scènes virtuelles réalistes
Dans le développement de jeux vidéo : construction rapide d'environnements de jeu
En réalité virtuelle : génération de contenu 3D interactif

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VGGSfM — Technique de reconstruction 3D basée sur l'apprentissage profond

DUSt3R — Reconstruction 3D dense et sans calibration caméra

VisFusion — Reconstruction de scènes 3D à partir de vidéos

TryOffAnyone — Modèle de génération de patrons à plat à partir d'images de personnes habillées.

StableAnimator — Outil de synthèse d'animation de portrait de haute qualité préservant l'identité.

PSHuman — Reconstitue des modèles 3D réalistes du corps humain à partir d'une seule image.

LLaMA-Mesh — Unification d'un modèle linguistique et de la génération de maillages 3D

Flex3D — Génère des actifs 3D de haute qualité à partir d'une seule image ou d'une invite textuelle.

diffusion-e2e-ft — Outil de réglage fin d'un modèle de diffusion conditionnel pour les images

GenWarp — Génère des images sous de nouveaux angles de vue, tout en préservant les informations sémantiques.

CoreNet — CoreNet est une bibliothèque destinée à l'entraînement de réseaux neuronaux profonds.

DiffHuman — Génère plusieurs reconstructions 3D réalistes du corps humain à partir d'une seule image RGB.

FRESCO — Projet d'article de conférence CVPR 2024 : méthode de correspondance spatio-temporelle pour la traduction vidéo zéro-shot.

YOLOv8 — Modèle de détection et de suivi d'objets YOLOv8

GLIGEN — Modèle de génération d'images basé sur invites, open source

PRISMA — Effectue de multiples inférences à partir d'images ou de vidéos.

Vision Mamba — Cadre d'apprentissage efficace des représentations visuelles basé sur un modèle d'espace d'états bidirectionnel.

SIFU — Méthode de reconstruction de personnages virtuels 3D habillés à partir d'images de profil

FMA-Net — Modèle d'apprentissage profond pour la super-résolution et le débruitage vidéo

Repaint123 — Génère du contenu 3D de haute qualité à partir d'une seule image, rapidement.

syn-rep-learn — Apprentissage de modèles de représentation visuelle à partir de données synthétiques

Human101 — Reconstruction rapide de modèles 3D gaussiens haute-fidélité du corps humain à partir d'une seule vue

UniRef++ — Modèle unifié pour la segmentation d'objets dans les images et les vidéos

YOLO-NAS Pose — Une bibliothèque open source pour entraîner des modèles de vision par ordinateur PyTorch.

PanoHead — Synthèse 3D d'une tête complète avec perception géométrique à 360°

Segment Anything — Outil de découpage d'image IA en ligne, capable de découper n'importe quel objet dans n'importe quelle image.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

GaussianCity — Un framework efficace de génération de villes 3D sans limites, utilisant la technique de dessin gaussien 3D pour une génération rapide.