Prompt Depth Anything官网 – 高分辨率深度估计AI工具

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。

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。

PromptDepthAnything是一款专注于高分辨率深度估计的AI工具，能够轻松生成4K分辨率的深度图。通过Rerun可视化技术，用户可以更直观地查看深度图，同时提供Gradio交互界面，使得操作更加简单易上手。

OnePose++ 是一种无需CAD模型的关键点自由物体姿态估计方法，能够在复杂环境中快速、准确地估计物体姿态。该项目采用一击式的估计方式，使其在实际应用中具有较高的效率和实用性。

DenseMatcher是一个用于3D语义匹配的工具，能够从单一示例中学习类别级别的操作，实现高效的3D形状匹配。它支持多种3D形状的处理，适用于机器人抓取、增强现实等多个领域。

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。

一个通过坐标映射进行相机定位的神经框架。

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。

DexGraspVLA是一个面向通用灵巧抓取的视觉-语言-动作框架，能够在复杂场景中实现超过90%的抓取成功率，有效解决机器人在真实世界中抓取多样化物体的难题。该框架结合了预训练的视觉语言模型与扩散策略，实现了复杂任务的高效推理，并提供了可视化工具，帮助理解模型内部行为。

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。

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。

GRM是一个用于3D重建和生成的大型高斯重建模型，能够在极短的时间内（约0.1秒）重建出精确的3D模型。它支持将文本或图像直接转换成3D模型，适用于多种应用场景。该项目由Yinghao Xu等人开发，相关代码和模型即将发布。

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。