FaceLift: Single Image to 3D Head with View Generation and GS-LRM - 1枚の人間の画像から忠実度の高い3Dガウシアン頭部を生成する技術!
カリフォルニア大学マーセド校とAdobe Researchによる人間の顔の単一画像から忠実度の高い3Dガウシアン頭部表現を生成する技術「FaceLift」を発表しました。
カリフォルニア大学マーセド校とAdobe Researchによる人間の顔の単一画像から忠実度の高い3Dガウシアン頭部表現を生成する技術「FaceLift」を発表しました。
matsuoka-601氏がWebGPUを使用してリアルタイムで海の動きを描画するプロジェクト「WrebGPU Ocean」をGithub上で公開しました。
Stability AIがCES 2025に合わせて新しい1秒以内に画像を3Dモデル化する技術「Stable Point Aware 3D(SPAR3D)」を発表しました!
NVIDIAの研究チームが実用的なトポロジーでリメッシュ可能なAIモデル「Meshtron」を発表しています!
20以上の研究所が参加し2年かけて共同開発された、汎用ロボット工学と物理AIアプリケーションのために設計されたオープンソースの物理シミュレーションプラットフォーム「Genesis」が発表されています。
ミュンヘン工科大学、トヨタ モーター ヨーロッパ、ウーブン・バイ・トヨタの研究者らによる、スマホなどで撮影された単眼映像から高精度なアニメーション付きの頭部3D Gaussian Splattingを生成する技術「GAF」が発表されていました。
「AIピカソ」「AI素材.com」「AIいらすとや」「Loose AI」などでお馴染みのAI Picasso株式会社が、イラストやアニメ、マンガ生成に特化しつつ、無断転載画像を学習していない商用利用可能な生成AI「Emi 3」を公開しました!
Microsoft Research、中国科学技術大学、清華大学の研究者らによるAI活用3D生成技術「TRELLIS: Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation」が公開されています。
NVIDIA のDeep Imagination Researchによる、AI活用の3Dモデル生成技術「Edify 3D」が公開されており、現在お試しが可能だそうです。
アリババ・グループ、香港大学、ウォータールー大学、ベクター・インスティテュートの研究者らによる、AI活用の世界生成&リアルタイム動画生成技術「The Matrix」が発表されました!
1枚の写真からアルベド、ラフネス&メタリック、ノーマル、照度を抽出する『RGB↔X: Image Decomposition and Synthesis Using Material- and Lighting-aware Diffusion Models』ACM SIGGRAPH 2024技術論文!
Meta社による新たな動画生成AIモデル「Movie Gen」が発表されています!
スイス連邦工科大学チューリッヒ校, マックス・プランク知能システム研究所, Meta, ダルムシュタット工科大学の研究者らによる、3Dガウシアンデータから人間の髪型を忠実に構築する技術「Gaussian Haircut: Human Hair Reconstruction with Strand-Aligned 3D Gaussians」が公開されています!ECCV 2024技!
Disney Researchによる、ロボットがより人間らしく踊ったり飛び跳ねたり出来るような動きを学習させる技術「VMP: Versatile Motion Priors for Robustly Tracking Motion on Physical Characters」
南洋理工大学、清華大学、インペリアル・カレッジ・ロンドン、ウェストレイク大学の研究者たちによる、リメッシュ技術「MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation with Adjacent Mesh Tokenization」のご紹介!アーティストが手でモデリングしたかのように3Dメッシュを再構築する技術で、以前紹介したコレのアップデート板です。
Metaが動画からオブジェクトを識別することができる統合AIモデルの「Segment Anything Model 2(SAM 2)」を発表しました!
『立体裁断アプリ』や『桃CAD(洋裁CAD)』の開発者である工房奥谷(@tomosan119)氏による、性別体格を問わず理論上は補正が不要になる原型型紙製図法「三角原型」の技術論文「3D 人体計測データを基にした適応的なゆとり量の個別型身頃原型の開発」と動画が公開されています。
ユタ大学のCem Yuksel 教授らによる、リアルタイムレンダリングの為の高速軽量なヘアーメッシュ描画技術「Real-Time Hair Rendering with Hair Meshes」の論文が公開されています!
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