DesignEdit
DesignEdit 是由来自微软亚洲研究院和北京大学的研究人员共同开发的一个 AI图像编辑框架,引入了设计领域的图层概念,采用多层潜在分解和融合的技术,实现了无需额外训练即可进行精确的空间感知图像编辑和处理。它能够实现对象移除、多对象编辑、镜头平移和缩放、排版编辑以及跨图像合成等高级编辑功能。这款软件通过将复杂的图像编辑任务分解为多层潜在的编辑操作,提高了编辑的灵活性和精确度。
Unique3D是一种开源的2D图像转3D生成框架,它能够从单张图片中生成高质量和高效率的3D网格模型。这项技术由清华大学团队开发,它结合了多视图扩散模型和法线扩散模型,以及一种高...
Unique3D是一种开源的2D图像转3D生成框架,它能够从单张图片中生成高质量和高效率的3D网格模型。这项技术由清华大学团队开发,它结合了多视图扩散模型和法线扩散模型,以及一种高效的多级上采样策略,可以快速从单张图片中生成具有高保真度和丰富纹理的3D网格。Unique3D在图像处理和3D建模领域具有重要意义,为游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。
Unique3D官方视频效果演示:
https://img.pidoutv.com/wp-content/uploads/2024/06/demo-safe.mp4
我们的 Unique3D 的管道。给定单个野生图像作为输入,我们首先从多视图扩散模型生成四个正交多视图图像。然后,我们通过多级升级过程逐步提高生成的多视图的分辨率。给定生成的彩色图像,我们训练一个法向扩散模型来生成与多视图图像相对应的法线贴图,并利用类似的策略将其提升到高分辨率空间。最后,我们利用即时一致的网格重建算法ISOMER从高分辨率彩色图像和法线贴图中重建高质量的三维网格,这是一种直接变形网格的鲁棒多视图重建方法,可以高效重建具有数百万面的网格模型。