三维内容创作

基于深度学习的3D重建模型，专门针对网格生成优化训练 SF3D是一款基于深度学习的3D重建模型，不同于传统3D重建方法，该模型专门针对网格生成任务完成训练。它集成快速UV展开技术，可直接生成纹理，无需依赖顶点颜色输出。模型支持学习材质参数与法线贴图，提升重建模型视觉质量，新增去照明步骤可去除低频照明效果，便于重建网格在新光照条件下使用。

基于3D高斯的3D人头建模技术，支持高效率高保真实时渲染 GGHead利用模板头部网格UV空间的规则性预测3D高斯属性，简化了3D人头建模的预测过程。它采用新颖的总变差损失提升生成3D头部的几何保真度，确保邻近渲染像素对应UV空间中相近高斯，具备高效率、高分辨率生成、全3D一致性的特点，支持实时渲染输出。