svd-mv

用视频扩散模型生成多视角一致的 3D 视图

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 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 79
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

svd-mv 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king159
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,deep-learning,diffusers,multi-view-generation,stable-video-diffusion
GitHub 星标★ 79
上线时间2024-04-15 00:00:00
代码更新2024-04-15
仓库体积30 KB
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

svd-mv 是 Stable Video Diffusion Multi-View 的非官方实现,旨在利用预训练的 Stable Video Diffusion 模型生成多视角一致的 3D 物体视图。它解决的是从单张图片或文本生成多视角图像时视角不一致、物体结构漂移的问题,核心能力包括:基于扩散模型的多视角生成、视角注意力机制以保持跨视角一致性、支持从单图或文本提示进行条件生成。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究者和开发者用于探索多视角生成与 3D 重建的预处理流程。

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 ★ 79

核心亮点

  • 基于 Stable Video Diffusion 预训练权重,生成质量有保障
  • 实现了视角注意力机制,提升多视角几何一致性
  • 支持单图或文本条件,灵活适配不同输入场景

不足之处

  • 非官方实现,未经过全面验证,可能存在偏差
  • 依赖 Stable Video Diffusion 模型,推理资源需求高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 3D 重建前的多视角图像生成
  • 从单张图片生成多视角素材用于建模
  • 研究多视角扩散模型的算法实验

替代项目

Zero-1-to-3、MVDream、SyncDreamer

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