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3D相机到3D模型的生成

是指通过使用3D相机捕捉现实世界中的物体或场景，并将其转化为数字化的3D模型的过程。这个过程通常包括以下几个步骤：

3D相机捕捉：使用专业的3D相机或者智能手机等设备，通过拍摄物体或场景的多个角度来获取物体的外观和几何信息。这些相机通常能够捕捉到颜色、纹理、深度和形状等数据。
数据处理：将从3D相机中获取的数据进行处理，以提取出物体的几何信息和纹理信息。这个过程可能包括点云处理、图像配准、深度图像处理等步骤，以获得更准确的物体表面形状和纹理信息。
3D模型生成：根据处理后的数据，使用计算机图形学和计算机视觉的算法和技术，将物体的几何信息和纹理信息转化为数字化的3D模型。这个过程可以使用三角网格生成算法、体素化算法等方法来实现。
3D模型优化：生成的3D模型可能存在一些噪点、缺陷或不完整的部分，需要进行优化和修复。这个过程可以包括模型平滑、填补空洞、去除噪点等操作，以提高模型的质量和完整性。
应用场景：3D相机到3D模型的生成在许多领域都有广泛的应用。例如，它可以用于虚拟现实和增强现实应用中的场景重建和物体建模，用于数字艺术和游戏开发中的角色建模和场景建模，用于工业设计和制造中的产品建模和可视化等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ti）
腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/vision）
腾讯云3D重建（https://cloud.tencent.com/product/3d-reconstruction）
腾讯云虚拟现实（https://cloud.tencent.com/product/vr）

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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常用的3D深度相机

近年来，高性价比的3D深度相机的出现极大地加速了机器人以及3D视觉领域的发展。本文章介绍展示一些常见的3D深度相机列表，便于读者能够方便的获取3D深度相机相关的信息微软 Kinect™ 2.0 ?...类型: 双目立体视觉深度相机 3D分辨率: 2208 x 1242 RGB分辨率: 2208 x 1242 深度范围: 1.5-20 m 帧率: 最大分辨率时为15 fps，VGA分辨率时为120 fps...类型: 双目立体视觉深度相机 3D分辨率: 2048 x 1088 RGB分辨率: 2048 x 1088 (7.5 fps) 深度范围: 0.4 m至无限远帧率: 在2048 x 544分辨率下15...类型: 双目立体相机 3D分辨率: 752 x 480 RGB分辨率: N/A 帧率: 60 fps 延迟: 1 帧视场角: 60° H 物理尺寸: 100x30x35 mm 接口: USB 3.0...在没有外壳的情况下小心搬运，变形可能会引起性能问题。过热会引起问题。性能媲美华硕Xtion。 Photoneo® PhoXi® 3D Scanner L ?

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什么是3D相机？

1.前言无论2D相机还是3D相机，提到相机不可避免地涉及到机器视觉。机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。...对于一些涉及到3D信息的处理，它是无能为力的，因此3D相机和3D视觉的出现和发展便是大势所趋。...如果只有一张深度图，那么其它两个轴方向的信息也必然可以由某个公式给出。这便是被称为3D相机的原因。我们以一款工业3D相机Gocator为例： ? Gocatro生成的深度图 ?...3D相机Gocator的X,Y，Z数据的获取 Gocator的深度图可以直接获取，而X,Y方向的信息与行和列按一定的公式进行生成。值得注意的是，这个公式一般由生产该3D相机的厂商决定，并不通用。...在实际使用中，厂商会提供标定好的参数或者现成的API。 ? Kinect的API参数，用于生成X,Y,Z图通过3D相机得到的数据，我们可以还原出被测量物体的三维信息，进而用于后一步的处理。 ?

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3D重建范式变革！最新模型MVDiffusion++：无需相机姿态，即可实现高清3D模型重建

等，这些方案展示了通过大生成模型生成3D模型的可能性。...，用于3D模型重建，无需精确相机姿态，该方法基于扩散模型和「视图丢弃」训练策略，实现了3D一致性的学习。...该方法在新视角合成、单视图重建和稀疏视图重建上都展现了优异性能，超越了现有技术，同时还探索了与文本到图像模型结合的文本到3D应用。...具体方法介绍 MVDiffusion++可以根据任意数量的无位姿图片，生成密集，高分辨率的有位姿图像。学习3D一致性是3D建模这项人物的核心，通常需要精确的图像投影模型和/或相机参数。...令人惊讶的是，对2D潜在图像特征之间的自注意力就是进行3D学习所需的全部，无需投影模型或相机参数，而一个简单的训练策略将进一步实现密集和高分辨率的多视图图像生成。

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使用PolyGen和PyTorch生成3D模型

3D技术中一个特别热门的子领域是3D模型的生成。创造性地组合3D模型，从图像快速生成3D模型，以及为其他机器学习应用程序和模拟创建综合数据，这只是3D模型生成的众多用例中的少数几个。 ?...它是一种通用算法，不会对3D模型的面或占用进行建模，因此无法仅使用PointNet来生成3D-R2N2采用的体素方法将我们都熟悉的2D卷积扩展到3D，并通过自然地从RGB图像生成水密网格。...PolyGen的总体目标是双重的：首先为3D模型生成一组可能的顶点（可能由图像，体素或类标签来限制），然后生成一系列的面，一个接一个地连接顶点在一起，为该模型提供了一个合理的表面。...，以确保其生成的顶点和面序列编码有效的3D模型。...结论 PolyGen模型描述了用于有条件生成3D网格的强大，高效且灵活的框架。序列生成可以在各种条件和输入类型下完成，范围从图像到体素到简单的类标签，甚至除了起始标记外什么都不做。

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3D人体模型生成案例分享

Invesalius是专门应用于医学图像3D重建，输入数据必须是一个序列的2D的DICOM图像，可以是CT或者是MRI序列，输出的是3D表面轮廓，该工具就是为生成解剖学的物理模型而做准备的。...2、选取感兴趣区域接下来就是要提取图像中感兴趣的区域了，比如要提取人体肋骨。该工具提供了一些方法来提取一些组织，如图所示。 ? 所以选择骨骼选项，可以看到如下效果图。...通过切换观察三视图遮罩效果图，可以看到遮罩不仅覆盖了肋骨，还覆盖了气管，脏器组织等，这些都是不需要的，所以需要对此进行修改。 ?...本案例采用手动修改，因为要去除多余的组织，所以手动修改参数选择擦出，其它都是默认就可以。修改完后就可以创建表面轮廓了。 ? 3、配置3D表面 3D表面配置可以设置透明度，直接默认值即可，然后下一步。...4、输出结果直接输出立体图像和相应的3D表面轮廓结果。 ?

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TripoSR：一个图像到3D生成模型，你get到了嘛！

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苹果发布 AI 生成模型 GAUDI，文字生成 3D 场景

近日，苹果 AI 团队发布最新 AI 模型 GAUDI，它是基于 3D 场景的神经架构 NeRFs，可以根据文字生成 3D 室内场景。...目前为止，NeRFs 主要用做 3D 模型和 3D 场景的一种神经存储介质，然后可以从不同的相机视角进行渲染。...2021 年末时，谷歌通过 Dream Fields 首次展示了 3D AI 生成系统，将 NeRF 生成 3D 视图的能力与 OpenAI 的 CLIP 评估图像内容的能力相结合。...Apple GAUDI 是 3D 内饰专家虽然谷歌致力于使用 Dream Fields 生成单个对象，但将生成 AI 扩展到完全不受约束的 3D 场景仍是一个尚未解决的问题。...对于这个问题，GAUDI 模型的解决方案是：相机姿态解码器对可能的相机位置进行预测，并确保输出是 3D 场景架构的有效位置。

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3D相机的数据处理方式

支持这种保存方式的相机多用于3D重建，地图引导等方向。相机采集到3D数据，用户用来处理和最终得到的也是3D数据。但是，有些时候，这些数据方式并不是我们需要的。...2.3D相机与深度图像 2D相机的图像简单点儿说是像元感光直接成像的，就大多数相机而言，成像过程可以用小孔成像过程来描述。但是，3D相机则大为不一样。3D相机是先有三维的数据，而后生成的图像。...当然，如前面所说，在拥有3D数据之后，相机也可以不生成图像，直接以点云格式保存，常见的有：csv,txt,ply,stl等。...3.2 3D处理方式工业3D相机采集到的数据在经过图像采集软件得到图像格式存储的数据之后，有时候需要将其还原成点云格式进行处理。厂商通常会提供这样的API或者函数。 ?...这样我们就可以利用点云处理的算法来处理数据。备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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MVDream：利用扩散模型实现多视角的3D生成

基于这些观察，我们发现直接为3D生成任务训练多视图扩散模型非常重要，这样我们可以利用3D渲染的数据集来生成静态场景，并获得精确的相机参数。...从文本到多视图的扩散模型图2 多视图一致的图像生成类似于视频扩散模型，我们希望调整注意力层以建模跨视图依赖性，同时保持其余网络作为一个2D模型，仅在单个图像内操作。...生成图像的视图数量。生成图像的分辨率。与原始文本到图像数据集的联合训练。具体来说，我们发现使用完全随机的视点进行渲染会导致训练困难度过大，模型几乎无法生成良好的结果。...从文本到3D生成我们有了一个能够从文本描述生成一致的多视角图像的扩散模型，我们按照如下两种方法利用它进行3D生成：使用多视角生成的图像作为输入，通过少样本3D重建方法生成3D内容。...通过在3D渲染的数据集和大规模文本到图像数据集的混合上对预训练的文本到图像扩散模型进行微调，我们的模型能够在保持基础模型的通用性的同时实现多视角一致的生成。

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JCIM｜3D连接体设计的深度生成模型

尽管分子的3D结构对设计有效和选择性的化合物具有重要意义，但迄今为止，只有一种方法试图在生成过程中包含三维结构信息。...在大规模评估中，DeLinker设计的与原始分子具有较高三维相似性的分子比参考模型多60%。当考虑到更相关的至少有五个原子的较长连接体问题时，性能提高可达200%。...这是第一个将三维结构信息直接纳入设计过程的分子生成模型。二、模型与方法本方法使用两个片段及其相对位置和方位，生成或替换它们之间的连接体。...为了编码有意义的变化，潜在编码z是通过从真实分子Y的节点嵌入的平均值学习到的映射导出的。关键的是，z被限制为一个低维向量，以防止模型忽略输入X并退化为Y的自动编码器。...表3.DeLinker模型与数据库搜索方法在ZINC与CASF数据集上的3D性能度量 3.3 CASF上的有效性在CASF数据集上评估时，模型呈现出了类似的性能(表2和表3)。

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开创全新通用3D大模型，VAST将3D生成带入「秒级」时代

图源：OpenAI 2023 年 12 月，机器之心体验了 VAST 自研的 3D 大模型 Tripo，当经典的「牛油果手扶椅」以精致的形态快速丝滑地在眼前生成，我们立刻意识到，生成式 AI 迎来了又一个里程碑时刻...通过当时的报道可以了解到，VAST 是一家专注于通用 3D 大模型的技术研发及产品落地的初创公司。...这项基础理论的突破开启了新的一波 3D x AI 热潮，在此基础上，有研究者引入了擅长文本到图像生成的扩散模型，比如 Google 去年发布的 DreamFusion 算法，提出采用「Score Distillation...Sampling」实现从文本到 3D 的生成。...OpenAI 在去年同期发布的 Point-E 则采用了在 3D 数据集训练的方案，还强调了「可以用单块 NVIDIA V100 GPU 在一到两分钟内生成 3D 模型」，但它在从文字到 3D 的转换过程中偶尔还是无法理解文本叙述的内容

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gDNA：一种 3D 穿衣人体生成模型

通过学习个人的生成模型，马克斯普朗克智能系统研究所的研究人员希望使 3D 人类化身广泛可用。...该团队创建了一个多主体隐式生成表示，以利用原始 3D 扫描。SNARF 是一种最新的学习单主题关节依赖效应的方法，已被证明可以有效地推广到未知姿势，是这项工作的基础。...该团队演示了第一种方法，该方法可以在姿势控制下生成各种 3D 衣服人体形状，并在姿势控制下仅使用姿势扫描。学习到的蒙皮权重可用于重新定位生成的样本。...研究人员对 gDNA 进行了广泛测试，发现它的性能明显优于基线。gDNA 可用于拟合和重新激活 3D 图像，优于当前最先进的 (SOTA) 模型。...结论马克斯普朗克智能系统研究所的研究人员开发了 gDNA，这是一种 3D 穿衣人体生成模型，可以生成具有精确皱纹和明确姿势控制的各种穿衣人。

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JS 3D 模型

这是一个简单的 JS 3D 模型，能跑在包括 IE6 的所有浏览器上，结合一下 tween 缓动算法，理论上已经可以完美模拟像 http://www.cu3ox.com/ 这个网站上方 banner 的各种变换效果了...介绍一下实现细节，矢量绘图仍然用的是 Raphael 库，Raphael 我在《如何用 JS 实现 3D ×××效果》这篇文章里有过介绍。...渲染器类 Renderer 渲染器你可以理解成一部照相机，由一个位于场景中或场景外的某一个地点的人拍摄，输出的照片就是渲染器的产物。渲染器涉及到两个重要的参数：人的位置和照相机景深等。...拍涉到的照片会直接输出到一个容器上，电脑前的您就能看到物体了，如果在场景中的物体不断发生位置变化的同时，渲染器也在一直做拍照的工作，那么您将看到物体的动画过程，渲染器可以支持 vml/svg...关于画家算法渲染器工作时，会从他的角度上能看到的所有物体都描绘出来，即用 2D 的手法去描述 3D 的物体。

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3d打相机-创想三维：3D扫描在3D打印机上的运用

您知道3D扫描可以成为启动3D打印项目的一种方式吗？实际上，我们可以通过使用3D建模软件或通过使用3D扫描设备来构建对象的三维模型。...这个过程，它可以帮助您作为即将开发的3D项目的基础，同时它也可以用于重建3d打相机，分析或模拟想法。 3D扫描可根据需求运用于不同的机器。...使用激光以数字方式捕获物体的形状，以获得真实物体的形式。这些3D扫描仪能够测量非常精细的细节并捕获自由形状，以生成高精度的点云。...该方法利用不同视点拍摄的几张图片之间来获得视差3d打相机，摄影测量可用于记录复杂的2D和3D运动场。它模仿人类双目立体视觉的效果，并用于获取现有物理对象的所有信息。...结构光扫描使用这种结构光扫描方法，在先前扫描方法中使用一个相机位置，然后在物体表面上投射不同光图案的技术来记录对象扭曲的图案，从而来创建3D扫描。

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理解单目相机3D几何特性

所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的...通过上图，我们可以了解到，相机坐标系中的x、y、z位置和相机的焦距（fx、fy），可以使用所描述的公式计算图像中相应的u、v像素，这些公式类似三角形公式的缩放，其中焦距是每台摄像机的固有常数参数，可以通过摄像机的校准来确定...这里的b[x，y，z，1]有助于用[R | t]进行点积，以获得3D空间中该点的相机坐标，R表示旋转矩阵，t表示平移矩阵，该矩阵首先将点旋转到相机坐标系方向，然后将其平移到相机坐标系，[R | t]也称为相机的外参矩阵...相机坐标系中定义的一个点可以用K（摄像机矩阵）投影到图像平面上，K是一个内参矩阵，它采用fx和fy，将相机坐标系的x和y值缩放为图像平面的u和v值，此外，K还涉及sx和sy，它们将图像的原点从图像的中心转换到左上角的图像坐标系下...给定一个以一定角度倾斜的摄像机拍摄的图像，首先获取摄像机坐标，然后围绕摄像机坐标x轴旋转相机的坐标轴，使其面向垂直于地面的方向，然后将旋转后的摄像机坐标重新投影到图像平面上。

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3D AI生成出新玩法了：无需数小时，只要45秒，单张图片即可生成 3D模型

然而从去年下半年的 DreamFusion 和 Magic3D 到最新的 ProlificDreamer，绝大多数工作都通过对每个物体进行优化的方式来生成 3D 模型。...这可能是 3D 扩散生成中的 Instant NGP 时刻。30 分钟 ->45 秒，无分数蒸馏，2D 视图到 3D 是必经之路！”...该模型通过微调 Stable Diffusion，实现了输入单张图片和一个相机的相对位姿变换，便能够预测该物体在变换后的视角下的对应图像的能力。...通过借助这类 2D 扩散生成模型，我们能够从一张图片预测生成对应的多视角图像。一个很自然的想法，便是将这些多视角图像传给经典的基于 NeRF 的重建方法来生成 3D 模型。...但在 3D 生成的问题中，我们希望得到 360 度的完整模型。 3. 由于 Zero123 采用了球坐标系来描述相对相机位姿。

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X-Dreamer ：扩散模型的高质量3D生成

首先，text-to-2D模型产生与相机无关的生成结果，专注于从特定角度生成高质量图像，而忽略其他角度。相比之下，3D内容创建与相机参数 (如位置、拍摄角度和视场) 错综复杂地联系在一起。...因此，text-to-3D模型必须在所有可能的相机参数上生成高质量的结果。此外，text-to-2D生成模型必须同时生成前景和背景元素，同时保持图像的整体连贯性。...值得注意的是，在每次迭代期间CG-LoRA的参数都是基于相机信息动态生成的，从而在text-to-3D模型和相机参数之间建立鲁棒的关系。...为了增强生成的结果与相机视角之间的对齐，论文提出了CG-LoRA，利用相机信息来动态生成2D扩散模型的特定参数。...如图8所示，可以观察到，加入AMA损失不仅会改善生成的3D资产的几何形状和外观，而且会将SD的注意力特别集中在前景对象区域上。

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2D 扩散模型 + Nerf，实现文本生成 3D 模型

扩散模型和Nerf（神经辐射场）结合，提出DreamFusion，实现了从文字生成3D模型。...但是，如果想要将这种方法应用于 3D 生成（synthesis），需要对大规模的 3D 数据集进行标注并且在其上面训练，除此之外，还需对 3D 数据去噪的有效架构，但目前这两者都不存在。...在这项工作中，作者通过使用预训练的 2D 文本-图像的扩散模型，实现文本到 3D 合成。他们引入了基于概率密度蒸馏的损失函数，这也允许了2D扩散模型作为先验，用以优化参数图像生成器。...在该方法中，给定文本生成的 3D 模型可以从任意角度观察，通过任意照明重新点亮，或合成到任何 3D 环境中。...如果我们按照DDPM等方案中的损失函数来面对该任务，那么对于任何一个生成的数据点 \mathbf{x}=g(\theta) 而言，我们的目标是学习到最优的3D Volume参数。

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