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huanngzh.github.io
MV-Adapter是面向多视图图像与3D生成场景的技术方案官网,核心为基于适配器架构的预训练文本到图像模型增强方案。核心功能包括参数高效的预训练模型适配能力,可在不修改原有T2I模型结构的前提下注入3D知识;统一条件编码器支持相机参数、几何信息的无缝整合;兼容Stable Diffusion XL等主流生成模型,可实现768分辨率的多视图内容生成。目标用户覆盖计算机视觉研究人员、AIGC技术开发者、3D内容制作从业者、数字内容创作团队等,可用于学术研究中的3D生成算法迭代、工业场景下的多视图素材批量生产、数字孪生项目的纹理映射制作等场景,无需重新训练完整大模型即可快速构建多视图生成能力。

justimyhxu.github.io
GRM是面向3D内容创作领域的大规模重建与生成模型项目站点,核心提供稀疏视图图像到3D资产的快速转换能力,支持基于Transformer架构的多视图信息融合,可对接多视图扩散模型实现文本到3D、图像到3D的生成任务。站点面向3D建模从业者、计算机视觉研究人员、元宇宙内容开发者、游戏制作人员、数字孪生技术人员、动画创作者等群体,可应用于小规模3D资产快速重建、学术研究算法效果比对、3D内容批量生成测试、多模态3D生成场景落地验证等多个场景,为3D内容生产的效率提升提供技术方案参考与效果演示。