zero123-hf

一张图,零样本生成 3D 模型,视角随意转

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 12 🐛 待处理 1 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 154
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,基于MIT许可证,可免费使用和修改,无付费版本。

项目预览

zero123-hf 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队kxhit
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于MIT许可证,可免费使用和修改,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MIT
主要语言Python
技术栈/模型accelerator,diffusers,image-to-3d,novel-view-synthesis,single-view-reconstruction,stable-diffusion,zero-shot
GitHub 星标★ 154
上线时间2023-07-26 00:00:00
代码更新2024-01-28
仓库体积1.9 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5

项目介绍

zero123-hf 是 Zero-1-to-3 模型的 diffusers 实现,该模型在 ICCV 2023 上提出,核心能力是从单张 RGB 图像零样本生成该物体的 3D 模型。它解决的是传统 3D 重建需要多视角或深度信息的问题,仅凭一张图片即可输出新的视角图像,进而用于 3D 重建。项目基于 Stable Diffusion 架构,通过微调学习物体在视角变化下的外观映射,支持输入相对视角(偏航角和俯仰角)控制生成。它提供了简洁的 diffusers 接口,方便集成到现有生成流程中,并支持从 Hugging Face Hub 加载预训练权重。该实现降低了单图转 3D 的技术门槛,为后续的 3D 生成、编辑和重建任务提供了基础。

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 ★ 154

核心亮点

  • 基于 diffusers 实现,接口标准,易于集成到现有 Stable Diffusion 工作流
  • 支持零样本单图转 3D,无需额外训练或多视角输入
  • 预训练权重托管在 Hugging Face,加载即用,部署简单

不足之处

  • 生成 3D 质量受限于单视角信息,复杂物体可能失真
  • 文档和社区支持较少,示例代码有限

适用场景

  • 游戏或动画中的快速 3D 资产原型设计
  • 电商产品展示,从单一商品图生成多角度视图
  • 辅助 3D 建模,为艺术家提供初始形状参考

替代项目

Zero123、One-2-3-45、SyncDreamer

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