instant-ngp 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
instant-ngp 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more
nerfstudio 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collaboration friendly studio for NeRFs
nerf 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Code release for NeRF (Neural Radiance Fields)
LiveTalking 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打实时。
Real time interactive streaming digital human
awesome-3D-gaussian-splatting 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Curated list of papers and resources focused on 3D Gaussian Splatting, intended to keep pace with the anticipated surge of research in the coming mo…
stable-dreamfusion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Text-to-3D & Image-to-3D & Mesh Exportation with NeRF + Diffusion.
awesome-NeRF 是用 TeX 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome neural radiance fields papers
FAST-LIVO2 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打速度快。
FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry
tiny-cuda-nn 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Lightning fast C++/CUDA neural network framework
multinerf 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
A Code Release for Mip-NeRF 360, Ref-NeRF, and RawNeRF
SuGaR 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[CVPR 2024] Official PyTorch implementation of SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh Reconstruction and High-Quality Mesh …
nerf_pl 是用 Jupyter Notebook 编写的游戏开发项目,用于游戏与引擎开发。
NeRF (Neural Radiance Fields) and NeRF in the Wild using pytorch-lightning
GeneFace 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
GeneFace: Generalized and High-Fidelity 3D Talking Face Synthesis; ICLR 2023; Official code
torch-ngp 是用 Python 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发。
A pytorch CUDA extension implementation of instant-ngp (sdf and nerf), with a GUI.
awesome-NeRF-and-3DGS-SLAM 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源,主打功能完整。
A comprehensive list of Implicit Representations, NeRF and 3D Gaussian Splatting papers relating to SLAM/Robotics domain, including papers, videos, …
sdfstudio 是用 Python 编写的开发框架,提供应用开发的基础结构。
A Unified Framework for Surface Reconstruction
nerfies 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This is the code for Deformable Neural Radiance Fields, a.k.a. Nerfies.
Make-It-3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2023] Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior
GeneFacePlusPlus 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打实时、适合生产环境。
GeneFace++: Generalized and Stable Real-Time 3D Talking Face Generation; Official Code
gaustudio 是用 Jupyter Notebook 编写的开发框架,提供应用开发的基础结构。
A Modular Framework for 3D Gaussian Splatting and Beyond
One-2-3-45 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2023] Official code of "One-2-3-45: Any Single Image to 3D Mesh in 45 Seconds without Per-Shape Optimization"
Awesome-Implicit-NeRF-Robotics 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A comprehensive list of Implicit Representations and NeRF papers relating to Robotics/RL domain, including papers, codes, and related websites
prolificdreamer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ProlificDreamer: High-Fidelity and Diverse Text-to-3D Generation with Variational Score Distillation (NeurIPS 2023 Spotlight)
cv-arxiv-daily 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🎓Automatically Update CV Papers Daily using Github Actions
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。