3DEnhancer

一键提升 3D 模型质感，多视角细节更真实

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 105
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

3DEnhancer 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Luo-Yihang
官网地址https://yihangluo.com/projects/3DEnhancer
GitHubhttps://github.com/Luo-Yihang/3DEnhancer
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明项目为CVPR 2025论文的官方项目页，提供演示和代码，但未明确收费信息。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,computer-vision,enhancement,multiview,stable-diffusion
GitHub 星标★ 105
上线时间2024-11-27 00:00:00
代码更新2026-05-18
仓库体积15.6 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11

项目介绍

3DEnhancer 是一个基于多视图扩散模型的 3D 增强工具，旨在解决 3D 重建或生成结果质量不佳的问题。它利用 Stable Diffusion 的生成能力，结合多视图一致性约束，对输入的低质量 3D 模型或渲染图进行细节增强和纹理修复，输出高保真、多视角一致的 3D 内容。核心能力包括：多视图扩散模型、跨视角一致性优化、以及即插即用的增强流程，适用于 3D 扫描、AI 生成模型的后处理等场景。

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 ★ 105

核心亮点

  • 基于 CVPR 2025 论文，方法有学术创新性
  • 利用多视图一致性，增强后无视角闪烁
  • 即插即用，可适配现有 3D 生成流程

不足之处

  • 项目早期，文档和示例较少
  • 依赖 Stable Diffusion，推理速度可能较慢

适用场景

  • 3D 扫描模型的后处理增强
  • AI 生成 3D 模型的细节修复
  • 游戏或影视资产的高质量纹理生成

替代项目

Wonder3D、Zero123、MVDream

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