探索真实世界的虚拟重构:BlenderNeuralangelo
2024-05-22 04:58:12作者:谭伦延
项目介绍
BlenderNeuralangelo 是一款专为Neuralangelo (CVPR 2023)设计的Blender插件,它能帮助用户检查和预处理COLMAP数据。通过这款工具,您可以可视化COLMAP的相机姿态,查看稀疏重建与RGB图像叠加的效果,并导出用于Neuralangelo的边界区域。这个强大的工具简化了从真实世界捕获的数据到神经网络模型构建的过程。
项目技术分析
BlenderNeuralangelo的工作流程相当直观:
- 安装与启动:只需简单几步即可在Blender中安装该插件,或直接从命令行运行,无需每次退出后重新安装。
- 加载数据:插件支持导入COLMAP的结果,包括数据库、相机参数和点云数据。
- 数据可视化:提供了一个交互式的界面,可实时查看RGB图像、稀疏重建结果和相机姿态,便于数据质量检验。
- 定义兴趣区域:用户可以自由地绘制边界框来裁剪点云,只保留感兴趣的区域。
- 创建边界球体:自动为选定的区域生成一个边界球体,符合Neuralangelo和其他神经表面重建方法的先验假设。
- 数据导出:按照Instant NGP的格式导出场景参数,以便于进一步的神经渲染工作。
项目及技术应用场景
BlenderNeuralangelo适用于各种现实世界的三维建模任务,特别是在:
- 建筑重建:对建筑物、城市环境进行精确的三维重建。
- 历史建筑保护:利用照片进行古迹恢复和数字化保存。
- 产品设计:基于真实物体的照片快速创建高质量的数字模型。
- 影视特效:在电影或游戏制作中创建逼真的虚拟环境。
项目特点
- 易用性:通过直观的图形界面,即使非专业编程人员也能轻松操作。
- 兼容性:无缝集成Blender和COLMAP,实现从几何重建到神经渲染的平滑过渡。
- 灵活性:用户可以自定义感兴趣区域,确保重建聚焦于目标物体。
- 自动化:自动创建边界球体,简化参数设置步骤。
- 高效性:导出的参数文件遵循标准格式,加速后续Neuralangelo的计算过程。
通过BlenderNeuralangelo,您将能够以更高效的方式探索和准备您的三维数据,为Neuralangelo或其他神经渲染应用打下坚实的基础。立即加入我们,体验下一代虚拟重建技术的魅力!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660