Open-DiffusionGS

单张图片秒变3D模型,一步到位无需多阶段优化

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 46 👀 关注 22
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 868
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

Open-DiffusionGS 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caiyuanhao1998
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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★ 868
上线时间2024-11-17 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积172.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

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 ★ 868

使用教程

难度:高级 约 60 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • CUDA 12.x
  • NVIDIA GPU 24G 显存以上
  • 多视角图像数据

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    官方用 Python 3.11 + torch 2.5.1。

    conda create -n diffusiongs python=3.11 -y && conda activate diffusiongs
    pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1
  2. 2装依赖与子模块

    高斯泼溅的两个 CUDA 扩展必须编译安装。

    pip install -r requirements.txt
    pip install -e submodules/diff-gaussian-rasterization
    pip install -e submodules/simple-knn
  3. 3准备数据

    把原始多视角图按约定目录放好再跑预处理。

    python process_data.py --base_path YOUR_RAW_DATAPATH --output_dir YOUR_PROCESSED_DATAPATH --mode train
  4. 4单阶段重建

    一个前向就出 3D,不再走两阶段优化。

    python run.py --config configs/infer.yaml

如何确认成功

run.py 输出目录里有 ply 或渲染图,指标脚本能跑出 PSNR。

注意事项

  • 子模块编译失败多半是 CUDA 版本与 torch 不匹配,先对齐再重装。
  • 训练脚本分 object 与 scene 两套,别看错文件。

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

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