ASH

用高斯泼溅技术，实现高效逼真的可驱动数字人渲染。

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 13 🐛 待处理 2 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 138
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，提供训练和演示代码，可自行部署使用，完全免费。

项目预览

ASH 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kv2000
官网地址https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/ash
GitHubhttps://github.com/kv2000/ASH
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供训练和演示代码，可自行部署使用，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型computer-graphics,computer-vision,digital-human,neural-rendering,photorealistic-rendering,realtime-rendering
GitHub 星标★ 138
上线时间2024-03-26 00:00:00
代码更新2024-07-31
仓库体积87 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

ASH 是 CVPR 2024 论文《Ash: Animatable Gaussian Splats for Efficient and Photoreal Human Rendering》的官方训练与演示代码。它解决的是数字人中高真实感人体渲染效率低下的问题，通过将可动画的3D高斯泼溅（Gaussian Splatting）技术应用于人体建模，实现了从多视角视频中重建高保真、可驱动的人体模型。核心能力包括：基于高斯泼溅的快速渲染管线，支持人体姿态驱动下的动态变形；高效的内存与计算开销，相比传统神经辐射场（NeRF）类方法，在保证视觉质量的同时显著提升渲染速度；提供完整的训练和推理流程，便于研究者复现与二次开发。项目处于早期阶段，但为实时数字人、虚拟试穿等应用提供了新的技术路径。

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 ★ 138

核心亮点

  • 基于3D高斯泼溅，渲染速度远超NeRF，适合实时交互场景
  • CVPR 2024官方代码，算法有学术权威性，效果有保障
  • 支持人体姿态驱动，可直接用于动画和虚拟人应用

不足之处

  • 项目早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖特定硬件和CUDA优化，部署门槛较高

适用场景

  • 影视级数字人实时渲染
  • 虚拟试衣与时尚展示
  • 游戏和VR中的高保真虚拟角色

替代项目

3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering、Animatable NeRF、HumanNeRF

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