EpiDiff

单图生成多视角，极线约束保一致，3D重建更高效

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 10 🐛 待处理 5 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 142
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

EpiDiff 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huanngzh
官网地址https://huanngzh.github.io/EpiDiff
GitHubhttps://github.com/huanngzh/EpiDiff
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-models,generative-model,single-view-reconstruction
GitHub 星标★ 142
上线时间2023-12-07 00:00:00
代码更新2024-08-30
仓库体积34.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

EpiDiff 是一个基于扩散模型的多视角合成框架，旨在从单张图片生成高一致性的多视角图像，进而用于 3D 重建。它针对现有方法（如 MVDream）在全局注意力机制下计算开销大、视角一致性不足的问题，提出了局部极线约束的注意力模块，将注意力计算限制在极线对应的局部区域内，从而在保证多视角几何一致性的同时显著提升生成效率。EpiDiff 支持多种扩散模型骨干（如 Stable Diffusion），并提供了完整的训练和推理代码，适用于文本到 3D、图像到 3D 等场景。其核心能力包括：高效的多视角生成、精确的几何约束、以及易于集成到现有 3D 生成流程中。该项目在 CVPR 2024 发表，代码开源，适合研究者和开发者用于快速原型验证。

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 ★ 142

核心亮点

  • 局部极线注意力大幅减少计算量，比全局注意力更快
  • 多视角几何一致性显著提升，减少3D重建中的形状扭曲
  • 基于Stable Diffusion，易于扩展和集成到现有工作流

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖预训练扩散模型，训练资源需求较高

适用场景

  • 从单张图片快速生成多视角用于3D重建
  • 文本生成3D资产时的多视角约束增强
  • 研究多视角扩散模型的注意力机制优化

替代项目

MVDream、Zero123、SyncDreamer

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