AR123

单图输入,自动生成多视角一致的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 2 🐛 待处理 1 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 65
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,BSD-3-Clause许可证,可自由使用,无付费版本。

项目预览

AR123 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HVision-NKU
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,BSD-3-Clause许可证,可自由使用,无付费版本。
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BSD-3-Clause
主要语言Python
技术栈/模型3d-aigc,3d-generation,image-to-3d,novel-view-synthesis
GitHub 星标★ 65
上线时间2024-12-23 00:00:00
代码更新2025-11-08
仓库体积11.9 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

AR123 是 ICCV 2025 论文《AR-1-to-3: Single Image to Consistent 3D Object Generation via Next-View Prediction》的官方代码实现。它解决从单张图片生成具有多视角一致性的 3D 物体的问题。核心能力是通过自回归式的“下一视角预测”机制,逐步生成多个视角的图像,并利用这些视角重建出连贯的 3D 模型。项目基于 Python,提供训练和推理代码,支持用户从单张输入图像生成可旋转查看的 3D 对象,适用于数字人、游戏资产、电商展示等场景。由于项目处于早期阶段,代码结构和文档仍在完善中。

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 ★ 65

核心亮点

  • 提出新颖的下一视角预测范式,相比直接回归3D更易学习
  • 官方代码,与论文同步,便于复现和二次开发
  • 支持从单张图片生成,降低3D内容制作门槛

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖预训练模型,可能对特定类别物体效果有限

适用场景

  • 游戏和影视中的快速3D资产生成
  • 电商产品展示图转3D模型
  • 数字人建模的初始形状生成

替代项目

Zero-1-to-3、SyncDreamer、One-2-3-45

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