Kiss3DGen

用图像扩散模型直接生成3D资产，告别昂贵3D数据

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 26 🐛 待处理 3 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 297
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，MIT许可证，完全免费，需自行部署。

项目预览

Kiss3DGen 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EnVision-Research
官网地址https://ltt-o.github.io/Kiss3dgen.github.io
GitHubhttps://github.com/EnVision-Research/Kiss3DGen
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-generation,diffusion-model,image-to-3d,text-to-3d
GitHub 星标★ 297
上线时间2024-12-29 00:00:00
代码更新2025-05-24
仓库体积74.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

Kiss3DGen 是一个基于 CVPR 2025 论文的官方实现，旨在复用图像扩散模型来生成 3D 资产。它解决了传统 3D 生成方法需要大量 3D 训练数据、训练成本高且泛化能力有限的问题。核心能力包括：利用预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）作为先验，通过分数蒸馏采样（SDS）等技术，将 2D 图像生成能力迁移到 3D 生成中，支持从文本或图像生成高质量的 3D 模型。项目提供了完整的训练和推理代码，支持多种 3D 表示（如 NeRF、网格），并针对生成质量、几何一致性和纹理细节进行了优化。其核心优势在于无需大规模 3D 数据集，即可生成多样化的 3D 资产，为 3D 内容创作提供了低成本、高效率的解决方案。

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 ★ 297

核心亮点

  • 复用成熟图像扩散模型，无需大规模3D训练数据，降低训练门槛
  • 支持文本/图像输入，生成多样化的3D资产，泛化能力强
  • 提供官方实现，代码结构清晰，便于二次开发和学术研究

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 生成速度可能较慢，依赖扩散模型的迭代采样

适用场景

  • 游戏和影视行业快速生成概念3D模型
  • 电商和设计领域快速制作产品展示模型
  • 科研人员研究基于扩散模型的3D生成方法

替代项目

DreamFusion、Magic3D、ProlificDreamer

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