3d生成和贴图部分的资源

https://github.com/MrForExample/ComfyUI-3D-Pack

我要试一下这个:
是一个开源的、基于深度学习的多视图立体（MVS）纹理映射项目，由Nico Moehrle开发并维护。这个项目旨在为3D模型提供高质量的纹理，使得它们在视觉上更加逼真和生动。本文将深入探讨其工作原理、应用潜力和技术特点，引导你了解并开始使用这个强大的工具。

技术分析
MVS Texturing的核心是结合了传统的计算机图形学算法与现代深度学习技术。它首先通过多视角图像重建出3D几何模型，然后利用深度学习的方法对每个像素进行精准的纹理采样。具体流程如下：

几何重建：项目采用常见的MVS方法（如COLMAP）生成3D点云和对应的相机参数。
纹理分配：利用3D几何信息，将每个点关联到输入图像中的一组对应像素。
像素级纹理预测：通过一个预训练的卷积神经网络（CNN），对这些像素的色彩进行预测，以得到高分辨率的纹理贴图。
纹理融合：最后，这些单独的纹理贴图被无缝地融合在一起，形成完整的3D模型纹理。
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原文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_00055/article/details/137624936

Overview
OpenSfM is a Structure from Motion library written in Python. The library serves as a processing pipeline for reconstructing camera poses and 3D scenes from multiple images. It consists of basic modules for Structure from Motion (feature detection/matching, minimal solvers) with a focus on building a robust and scalable reconstruction pipeline. It also integrates external sensor (e.g. GPS, accelerometer) measurements for geographical alignment and robustness. A JavaScript viewer is provided to preview the models and debug the pipeline.

https://www.syqtop.online/computer_graph/mvs_texturing_guide.html