GRM开源项目 – 高效3D重建与生成模型

VGGSfM是基于运动的视觉几何深层结构，旨在从输入图像中提取2D轨迹，通过图像和轨迹特征重建摄像机，初始化点云并应用捆绑调整层进行重建细化。

DUSt3R 是一种全新的3D立体重建方法，仅需两张图片即可完成3D建模，无需相机校准或视点姿态等先验信息。该项目提供了从图像对到3D点云的完整流程，支持多种分辨率和模型配置，适用于多种场景的3D重建任务。

UniMVSNet是一种统一的深度估计方法，旨在改进多视图立体的准确性，能够在不同条件下保持稳健的性能。

Prompt Depth Anything 是一个专注于高分辨率深度估计的AI工具，旨在简化4K深度图的生成过程，并提升深度估计的精度和实用性。它通过低成本LiDAR作为提示，引导Depth Anything模型输出准确的度量深度，适用于3D重建和机器人抓取等场景。

LGM（Large Multi-View Gaussian Model）是由北京大学和南洋理工大学的研究团队开发的新型3D内容创作框架。它可以从文本提示或单视角图片快速生成高分辨率的3D模型。LGM采用多视角高斯特征进行3D表示，通过可微渲染生成逼真的3D图像，并使用不对称的U-Net作为3D主干网络，支持高通量操作和多视角高斯特征的生成。LGM具有高分辨率、高效率和高灵活性的特点，适用于各种3D任务和场景。

HyperNeRF是一个支持高维表示和处理拓扑变化的神经辐射场的项目，旨在提高3D重建和场景渲染的效果。

一个通过坐标映射进行相机定位的神经框架。

gtracer是一个基于OptiX的可微3D高斯光线追踪工具，能够快速追踪粒子场景，并为3D重建提供技术支持。它采用高效的光线追踪算法，适用于复杂的3D场景重建，支持3D重建项目的技术开发与优化。

书生项目是由上海人工智能实验室开发的开源AI大模型系列，涵盖自然语言处理、3D重建、教育辅助等多个领域。项目包括书生·浦语、书生·天际和书生·浦语灵笔等多个模型，旨在通过高质量开源资源促进AI技术创新和应用。书生系列模型具有超长文本处理、强化推理、自主信息搜索等功能，并提供免费商用授权，适应多样化应用需求。

Gradient-SDF是一个半隐式表面表示项目，专注于3D重建，能够从图像中提取结构信息并生成高质量的三维模型。该项目利用先进的算法来实现高效的3D重建，适用于各种计算机视觉应用。

Fast3R是一个旨在通过单次前向处理实现1000+张图像的3D重建的项目，使得大规模3D重建变得轻松高效。

camp_zipnerf项目结合了CamP和Zip-NeRF技术，实现了从iPhone捕获的图像中创建高精度的3D空间。该项目通过使用ARKit估计的相机姿势和改进的BARF相机参数化，显著提升了图像质量和3D重建的准确性，达到了最先进的水平。它特别适用于AR/VR应用、NeRF技术研究以及需要高精度3D重建的场景。

一种通过幂变量投影实现无初始化的大规模束调整的方法，能够高效处理大型数据集并提高调整精度。

这是一个关于TypeScript的教程项目，旨在帮助开发者从基础到高级逐步学习和掌握TypeScript编程语言。项目内容详细，涵盖了TypeScript的基础知识、高级特性，以及丰富的代码示例和实践案例。教程章节划分清晰，便于学习，并且持续更新，以保持与最新版本的TypeScript同步。

Dweb：离线互联网档案，旨在支持用户在没有网络连接的情况下访问和存档互联网内容。该项目允许用户创建和管理网页的离线副本，确保重要信息的长期保存。