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LucidFusion
3D高斯生成技术,实现任意未摆姿势图像的3D重建
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图像
3D重建
多视图图像
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LucidFusion是一个灵活的端到端前馈框架,用于从未摆姿势、稀疏和任意数量的多视图图像中生成高分辨率3D高斯。该技术利用相对坐标图(RCM)来对齐不同视图间的几何特征,使其在3D生成方面具有高度适应性。LucidFusion能够与原始单图像到3D的流程无缝集成,生成512x512分辨率的详细3D高斯,适合广泛的应用场景。
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• 利用相对坐标图(RCM)对不同视图的几何特征进行对齐,提高3D重建的准确性和一致性。
• 端到端前馈框架,简化了从多视图图像到3D模型的转换过程。
• 支持任意数量和任意姿势的多视图图像,增强了模型的适用性和灵活性。
• 与单图像到3D的流程无缝集成,提高了3D建模的效率和细节。
• 生成高分辨率3D高斯,分辨率达到512x512,适用于高质量的3D视觉应用。
• 支持跨数据集的内容创建,展示了模型的强大适应性和应用潜力。
目标受众包括3D建模师、视觉特效师、游戏开发者和研究人员。LucidFusion因其高度的灵活性和适应性,特别适合需要从多角度图像中快速生成高质量3D模型的专业人士。此外,对于需要进行复杂场景重建和分析的研究人员而言,LucidFusion提供了一个强大的工具。
电影中的钢铁侠角色3D模型重建,通过LucidFusion从多角度图像中生成。
从电影中提取的绿巨人角色,使用LucidFusion进行3D重建,用于电影后期制作。
利用LucidFusion技术,从不同角度的图片中重建出俄罗斯风格套娃的3D模型,用于文化展览。
1. 准备一组未摆姿势的多视图图像。
2. 将这些图像输入到LucidFusion框架中。
3. 利用框架中的Stable Diffusion模型对图像进行前馈处理。
4. 模型预测输入图像的RCM表示。
5. 将VAE的最后一层的特征图输入到解码器网络中,预测高斯参数。
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