3D-Object-Reconstruction-from-Multi-View-Monocular-RGB-images

使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。

RWKV（发音为RwaKuv）是一个具有出色大语言模型性能的循环神经网络（RNN），它也可以像GPT Transformer一样直接训练（可并行化）。我们现在处于RWKV-7 "鹅"阶段。因此，它结合了RNN和Transformer的优点——性能卓越、线性时间复杂度、常数空间复杂度（无键值缓存）、快速训练、无限上下文长度以及免费的句子嵌入。

三维重建软件

一个适合协同工作的NeRFs工作室

一个用于三维机器学习的资源库

打开多视图几何库。这是三维计算机视觉和运动恢复结构的基础。

使用Pytorch框架实现/复现OpenAI的文本转图像Transformer模型DALL-E

一个简洁完整、基于全注意力机制的Transformer模型，并整合了来自多篇论文中一些有前景的实验特性。

CVPR 2023 论文《Neuralangelo：高保真神经表面重建》的官方实现

精选的论文和资源列表，涵盖图像三维重建相关内容。