通用的运动恢复结构(SfM)与多视图立体视觉(MVS)流程,提供图形界面和命令行,用于从图像重建三维模型。
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Meshroom 是一个基于节点的可视化框架,用于搭建和运行数据处理流水线。每个节点执行一项操作,节点输出可以作为后续步骤的输入。修改某个参数时,只有受影响的下游节点会重新计算,已缓存的中间结果会被复用。
内置的 AliceVision 插件提供多视角照片三维重建、相机跟踪、包围曝光 HDR 融合、支持鱼眼与电动云台的全景拼接以及光度立体等流程。MeshroomHub 提供的其他插件还包括图像分割、单目深度估计、稠密特征匹配、高斯泼溅和地理定位。
任务既可以在本机运行,也可以分发到渲染农场。界面包含图形编辑器、节点日志与资源统计,以及用于查看结果的二维和三维查看器。
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概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
通用的运动恢复结构(SfM)与多视图立体视觉(MVS)流程,提供图形界面和命令行,用于从图像重建三维模型。
跨厂商的 3D Gaussian Splatting 训练工具,可将照片或视频转为 splat 和带纹理网格,基于 Vulkan 或 CUDA 运行,无需 Python。
基于 OpenCV 拼接模块的 Python 图像拼接库,可将重叠照片合成全景图。
用手机拍摄真实物体,自动生成 3D 模型并导入 Blender。
结合 iPhone LiDAR 扫描、Three.js 查看器与智能体技能,将房间重建为可编辑的 3D 场景。
FlowHMR 的官方实现,可从单目视频中重建物理上合理的三维人体动作。