讲AI 3d生成和风格迁移 不错的视频

最新推荐文章于 2025-06-19 10:08:09 发布
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#3d内容生成 ai

本文探讨了2022年1月的游戏开发 webinar，重点关注NV-T Labs团队的创新技术，如3DStyleNet和DMTet，以及eg3d平台，展示了如何利用这些技术提升游戏图形效果和实时渲染能力。

http://games-cn.org/games-webinar-20220106-215/
https://www.huya.com/19077762

https://nv-tlabs.github.io/
https://nv-tlabs.github.io/3DStyleNet/
https://nv-tlabs.github.io/DMTet/

eg3d
https://zhuanlan.zhihu.com/p/448125933

单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream
3D视觉工坊
04-25 1960
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达项目网址：http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html代码网址...
一文搞懂AI生成视频的技术原理与应用！
女王の专属领地
02-11 7409
AI视频生成技术是一个快速发展的领域，它通过深度学习等技术使得视频内容的生成变得更加高效和逼真。这项技术不仅能够提升视频制作的质量，还能开拓新的应用领域，从娱乐到教育，从广告到安全，都有其独特的价值和潜力。随着技术的不断进步，我们可以预见AI视频生成将在未来的多媒体领域扮演越来越重要的角色。
三维风格迁移
AndrewPerfect的博客
05-04 1825
将一个场景的风格另一个场景将一个场景的风格另一个场景。
7个值得收藏的3D模型生成AI
新缸中之脑
05-08 8131
在快速发展的技术世界中，人工智能 (AI) 已经改变了游戏规则，尤其是在 3D 对象生成领域。AI 驱动的 3D 对象生成器彻底改变了我们创建和可视化 3D 模型的方式，使该过程更加高效、准确且可供每个人使用。无论你是游戏开发人员、图形设计师还是只是技术爱好者，这些工具都可以帮助你在三维上将你的想法变为现实。在本博客中，我们将探讨7个最好的 AI 3D 对象生成器，它们以其创新功能和用户友好的界面引领行业。
AI艺术风格迁移
2019liuyun
10-07 395
对人工智能的进阶
【AI图像】一键图像风格迁移——InstantStyle
嘟嘟的博客
04-29 2969
今天我要介绍一个很有意思的AI项目，它可以实现图像风格迁移。只需提供一张参考图，就可以让任何图像按照这个参考图的风格进行渲染。
视频风格化技术原理及现状
step by step
07-29 3003
在整个调研过程中，相关论文中各方案的对比都是比较欠缺的，反映一个基本事实，客观评估生成效果是困难的，现有的评估方法主要是如Frechet视频距离和Inception Score（IS），主要强调生成的视频和真实视频分布之间的差异，难以准确反映视频生成的综合质量。的提出激发了更多的工作。传统的扩散模型（Diffusion Model）的训练过程是通过多个步骤逐渐向图片增加噪点，直到图片变成完全无结构的噪点图片，然后在生成图片的时候，基于一张完全噪点的图片，逐步减少噪点，直到还原出一张清晰的图片。
基于生成对抗网络的图像高级别语义风格迁移技术
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
02-07 651
基于生成对抗网络的图像高级别语义风格迁移技术 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 图像风格迁移是计算机视觉领域的一个热门话题，其目标是将一张图像的风格转移到另一张
基于生成对抗网络（GAN）的图像风格迁移：原理、实现与最新进展
2201_76125393的博客
06-09 676
图像风格迁移是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像的内容与另一幅图像的风格相结合。近年来，基于生成对抗网络（GAN）的方法在这一领域取得了显著进展。本文将全面介绍GAN在图像风格迁移中的应用，包括基本原理、经典架构、最新技术进展以及详细的代码实现。我们将从传统的CycleGAN和StyleGAN开始，逐步深入到最新的StyleGAN3、Diffusion-based GAN等前沿技术，并提供完整的PyTorch实现代码。关键词。
opencv生成3d模型_Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解
weixin_39690958的博客
11-20 1013
本篇文章给大家带来的内容是关于Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。现在很多人都喜欢拍照(自拍)。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了 模仿名画风格 的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。这种功能叫做“ 图像风格迁移 ”，几乎都是基于 CVPR...
不必上抖音，AI Studio社区项目帮你完成简约风格迁移
百度大脑
08-01 1683
点击左上方蓝字关注我们AI Studio经过两年的建设，现已累计了数以万计的优质项目和数据集，首先感谢大家伴随我们成长~上次给大家推荐了用户项目精选项目合集，好评如潮~本次给大家带来近期...
【Stable Diffusion】AI生成新玩法：图像风格迁移
xxwn200301的博客
08-08 1109
以StableDiffusion为例的。
AI新工具 视频迁移升级中国水墨画风格2.0；新颖的视频编辑框架提示编辑,风格转移，身份操控都不在话下；提取多种风格人脸草图
haleycat的博客
03-25 1975
与其前身不同，StyleTTS 2通过将风格模型化为一个随机的潜变量，并通过扩散模型来生成最适合给定文本的风格，而不需要参考语音，从而实现了高效的潜在扩散并受益于扩散模型提供的丰富语音合成。它可以无缝地结合最先进的图像编辑方法来执行多种类型的编辑任务，包括基于提示（prompt-based）的编辑、基于参考（reference-based）的风格转移、以主题（subject-driven）驱动的编辑和身份操控（identity manipulation）。地址：https://domoai.app/
人工智能AI图像风格迁移(StyleTransfer),基于双层ControlNet(Python3.10)
刘悦的技术博客
04-21 3199
图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。
D到3D风格迁移与3D DeepDream编程
2301_79326510的博客
08-16 210
最后，我们通过循环迭代的方式，不断优化网络参数，实现D到3D的风格迁移。然后，我们加载了输入的3D场景，并通过循环迭代的方式，不断优化网络参数，实现3D DeepDream。通过以上示例代码，我们可以看到，D到3D风格迁移和3D DeepDream编程都需要构建适合的深度学习模型，并使用合适的损失函数和优化器进行训练。总结起来，D到3D风格迁移和3D DeepDream编程是计算机视觉领域的重要研究方向，通过使用合适的深度学习模型和相关算法，我们可以实现图像风格的迁移和3D场景的艺术创作。
5分钟快速上手：用AI生成3D虚拟场景的保姆级教程
最新发布
AI 原生应用开发的博客
06-19 1447
你是否想过：不用学复杂的3D建模软件，不用懂“多边形”“UV贴图”这些专业术语，也能快速生成一个梦幻的森林、未来感的城市，甚至外太空基地？本文的目的就是教完全没接触过3D技术的新手，用AI工具5分钟生成3D虚拟场景。我们会覆盖主流AI工具的选择、提示词编写技巧、生成后的简单调整，以及常见问题解决。本文会像“游戏任务指南”一样，从“认识工具”→“写提示词”→“生成场景”→“调整优化”逐步讲解，最后还会教你把生成的3D场景用起来！提示词：你给AI的“订单备注”，越详细效果越好。扩散模型。
[ICCV2021]3DStyleNet: Creating 3D Shapes with Geometric and Texture Style Variations
wrk226的博客
04-14 1153
本文做的是基于3D物体的风格迁移。与之前模型不同的是，他可以同时迁移纹理和几何形状。由于样本不足，本文是将纹理和几何形状的风格迁移单独训练的。几何部分所谓的逻辑就是每个语义分割部位的相对大小，而纹理的风格迁移就遵循了之前工作中的定义。 模型结构 整体网络分为三个部分，纹理迁移，几何迁移和最后的3D空间中的优化阶段。 几何迁移 这里作者认为几何上风格的不同主要取决于局部的大小，比如动漫里通常头部比较大，而真实场景中头部偏小。因此作者将输入的3D模型分解成固定个数的语意块，并将每个语意块映射到一个椭
AI公益-图像风格迁移
小白cvnice的博客
02-25 957
1、样式迁移 如果你是一位摄影爱好者，也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色样式，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤镜通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的样式，经常需要尝试大量不同的组合，其复杂程度不亚于模型调参。 在本节中，我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）[1]。这里我们需要两张输入图像，一张...
3D模型的生成式AI
新缸中之脑
12-26 4297
生成式 AI 席卷了 2022 年，我们最近决定 Physna 不应错过这个热点。因此，尽管生成 AI 并不是我们的商业模式—Physna 是一家 3D 搜索和分析公司，专注于 AR/VR 和制造中的工程和设计应用—我们还是决定为 3D 模型和场景生成 AI 构建一个非常基本的原型，由三名工程师进行为期两周的冲刺。为什么？
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