GeoDream

一句话文本/图片，生成多视角一致的高保真 3D 模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 9 🐛 待处理 4 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 498
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

项目预览

GeoDream 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队baaivision
官网地址https://mabaorui.github.io/GeoDream_page
GitHubhttps://github.com/baaivision/GeoDream
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型3d,3d-aigc,3d-generation,text-to-3d
GitHub 星标★ 498
上线时间2023-12-01 00:00:00
代码更新2024-01-22
仓库体积123.6 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

GeoDream 是一个基于 Python 的 3D 生成项目，旨在从文本描述或单张图片生成高保真且多视角一致的 3D 模型。它通过解耦 2D 先验（如外观、纹理）和几何先验（如形状、结构），解决了现有 3D 生成方法中常见的多视角不一致和细节模糊问题。核心能力包括：利用预训练扩散模型提供 2D 先验，同时引入显式几何约束（如深度或法线估计）来引导 3D 重建，从而在保持全局结构准确的同时丰富局部细节。项目提供完整的训练和推理代码，支持自定义输入，适合研究者和开发者用于快速生成高质量 3D 资产。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 498

使用教程

难度：高级 约 90 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • CUDA 显卡
  • Python 3.9+
  • 较大显存

安装与启动步骤

  1. 1拉仓库建环境

    它锁较旧的框架与 CUDA 组合。

    git clone https://github.com/baaivision/GeoDream.git

  2. 2装匹配的框架版本

    按显卡架构选索引地址。

    pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

  3. 3装编译工具

    它要现场编译扩展。

    pip install ninja

  4. 4装稀疏卷积库

    这一层最容易装失败，强制走 CUDA 编译。

    pip install -r requirements.txt

  5. 5下权重跑示例

    先用官方提示词验证效果。

如何确认成功

用官方示例提示词生成一个三维表示，绕行观察时几何结构一致、没有明显的多面重叠

注意事项

  • 它做的是融合三维先验与二维扩散先验的文生三维。
  • 稀疏卷积库编译是最容易卡住的一步，环境要一次配好。
  • 多面重叠是这类方法的典型失败模式，必须绕一圈看。
  • 依赖版本旧，新显卡可能不兼容。

核心亮点

  • 解耦 2D 与几何先验，显著提升 3D 生成的多视角一致性和细节保真度
  • 支持文本和单图输入，灵活适配多种创作场景
  • 代码结构清晰，基于主流框架，易于二次开发和集成

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚待完善
  • 对计算资源要求较高，推理速度可能较慢

适用场景

  • 游戏与影视中的快速 3D 资产原型设计
  • 电商和 AR/VR 场景下的商品 3D 建模
  • 学术研究中探索 3D 生成与多视角一致性算法

替代项目

DreamFusion、Magic3D、Zero-1-to-3

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