Open-DiffusionGS

单张图片秒变3D模型，一步到位无需多阶段优化

Open-DiffusionGS 是一个基于 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的单阶段图像到 3D 生成与重建框架，论文发表于 ICCV 2025。它解决了传统图像到 3D 方法需要多阶段优化、速度慢且难以扩展的问题，将 3D 高斯表示直接烘焙进扩散模型的去噪器，实现从单张图片快速生成高质量 3D 模型。核心能力包括：单阶段端到端训练、快速推理、支持生成与重建双重任务、可扩展至大规模数据。项目提供完整训练与推理代码，基于 PyTorch 实现，适合研究与应用落地。

开源 free 数字人3D
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 865
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类数字人3D
开发团队caiyuanhao1998
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/caiyuanhao1998/Open-DiffusionGS
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-diffusion-models,3d-gaussian-splatting,3d-generation,3d-graphics,3d-mesh-generation,3d-meshing,3d-scene-generation,3d-vision,3dgs,diffusion-models,image-to-3d,text-to-3d
GitHub 星标★ 865
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-17 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 单阶段架构，端到端训练，避免多阶段级联误差，效率高
  • 将3D高斯泼溅直接集成到扩散去噪器，生成质量与速度兼得
  • 支持生成与重建两种模式，适用性广，且代码开源，易于复现

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 对显存要求可能较高，普通消费级显卡难以运行

适用场景

  • 游戏与影视资产快速建模
  • 电商商品3D展示生成
  • AR/VR内容生产与3D重建

替代项目

Zero123、SyncDreamer、TriplaneGaussian

项目介绍

Open-DiffusionGS 是数字人3D领域的开源项目，由 caiyuanhao1998 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（865）位列前 30%，在数字人3D分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：游戏与影视资产快速建模。同类可对比的替代方案包括 Zero123、SyncDreamer、TriplaneGaussian。

上一篇：MIDI-3D

下一篇：CraftsMan3D

同类项目推荐

A3D 开源

在 three.js 里直接调用 AI 生成纹理和素材，边建模边生成

3D x AI hybrid editor, built with three.js

★ 129 2026-08-09
cube 开源

用一句话生成 3D 模型，在 Roblox 里快速落地 AI 创作

Roblox Foundation Model for 3D Intelligence

★ 1254 2026-08-09
AG3D 开源

用2D图片直接生成3D虚拟人，告别昂贵扫描

Official code release for ICCV2023 paper AG3D: Learning to Generate 3D Avatars from ···

★ 272 2026-08-09
GameFactory-3A 开源

一条命令生成 3A 游戏资产，从模型到视频全自动

A comprehensive open-source 3A game-generation skill and asset framework.

★ 798 2026-08-21