

Lucidfusion
簡介 :
LucidFusion是一個靈活的端到端前饋框架,用於從未擺姿勢、稀疏和任意數量的多視圖圖像中生成高分辨率3D高斯。該技術利用相對座標圖(RCM)來對齊不同視圖間的幾何特徵,使其在3D生成方面具有高度適應性。LucidFusion能夠與原始單圖像到3D的流程無縫集成,生成512x512分辨率的詳細3D高斯,適合廣泛的應用場景。
需求人群 :
目標受眾包括3D建模師、視覺特效師、遊戲開發者和研究人員。LucidFusion因其高度的靈活性和適應性,特別適合需要從多角度圖像中快速生成高質量3D模型的專業人士。此外,對於需要進行復雜場景重建和分析的研究人員而言,LucidFusion提供了一個強大的工具。
使用場景
電影中的鋼鐵俠角色3D模型重建,通過LucidFusion從多角度圖像中生成。
從電影中提取的綠巨人角色,使用LucidFusion進行3D重建,用於電影后期製作。
利用LucidFusion技術,從不同角度的圖片中重建出俄羅斯風格套娃的3D模型,用於文化展覽。
產品特色
• 利用相對座標圖(RCM)對不同視圖的幾何特徵進行對齊,提高3D重建的準確性和一致性。
• 端到端前饋框架,簡化了從多視圖圖像到3D模型的轉換過程。
• 支持任意數量和任意姿勢的多視圖圖像,增強了模型的適用性和靈活性。
• 與單圖像到3D的流程無縫集成,提高了3D建模的效率和細節。
• 生成高分辨率3D高斯,分辨率達到512x512,適用於高質量的3D視覺應用。
• 支持跨數據集的內容創建,展示了模型的強大適應性和應用潛力。
使用教程
1. 準備一組未擺姿勢的多視圖圖像。
2. 將這些圖像輸入到LucidFusion框架中。
3. 利用框架中的Stable Diffusion模型對圖像進行前饋處理。
4. 模型預測輸入圖像的RCM表示。
5. 將VAE的最後一層的特徵圖輸入到解碼器網絡中,預測高斯參數。
6. 將RCM表示和預測的高斯參數融合,傳遞給高斯渲染器以生成新視圖進行監督。
7. 根據需要調整參數,優化3D模型的質量和細節。
8. 輸出最終的3D高斯模型,用於進一步的應用或分析。
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