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Lucidfusion
Lucidfusion
目标受众包括3D建模师、视觉特效师、游戏开发者和研究人员。LucidFusion因其高度的灵活性和适应性，特别适合需要从多角度图像中快速生成高质量3D模型的专业人士。此外，对于需要进行复杂场景重建和分析的研究人员而言，LucidFusion
3D建模图片生成#3D重建#多视图图像#高斯生成#端到端框架#相对坐标图普通产品开源
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简介
LucidFusion是一个灵活的端到端前馈框架，用于从未摆姿势、稀疏和任意数量的多视图图像中生成高分辨率3D高斯。该技术利用相对坐标图（RCM）来对齐不同视图间的几何特征，使其在3D生成方面具有高度适应性。LucidFusion能够与原始单图像到3D的流程无缝集成，生成512x512分辨率的详细3D高斯，适合广泛的应用场景。
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产品特色
• 利用相对坐标图（RCM）对不同视图的几何特征进行对齐，提高3D重建的准确性和一致性。
• 端到端前馈框架，简化了从多视图图像到3D模型的转换过程。
• 支持任意数量和任意姿势的多视图图像，增强了模型的适用性和灵活性。
• 与单图像到3D的流程无缝集成，提高了3D建模的效率和细节。
• 生成高分辨率3D高斯，分辨率达到512x512，适用于高质量的3D视觉应用。
• 支持跨数据集的内容创建，展示了模型的强大适应性和应用潜力。
使用教程
1. 准备一组未摆姿势的多视图图像。
2. 将这些图像输入到LucidFusion框架中。
3. 利用框架中的Stable Diffusion模型对图像进行前馈处理。
4. 模型预测输入图像的RCM表示。
5. 将VAE的最后一层的特征图输入到解码器网络中，预测高斯参数。
6. 将RCM表示和预测的高斯参数融合，传递给高斯渲染器以生成新视图进行监督。
7. 根据需要调整参数，优化3D模型的质量和细节。
8. 输出最终的3D高斯模型，用于进一步的应用或分析。
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