Awesome-3D-AIGC

一站式导航3D生成前沿,论文代码全收录

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 23 🐛 待处理 1 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 353
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源资源列表,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

Awesome-3D-AIGC 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mdyao
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源资源列表,无在线服务,需自行部署,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
技术栈/模型3d-aigc,3d-gaussian-splatting,3d-generation,aigc,computer-graphics,computer-vision,generation,nerf,neural-rendering
GitHub 星标★ 353
上线时间2023-12-26 00:00:00
代码更新2026-07-02
仓库体积1.4 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

这是一个聚焦3D AIGC(人工智能生成内容)领域的精选资源列表,收录了相关论文和开源项目。它系统梳理了3D生成技术的最新进展,涵盖NeRF、3D高斯泼溅、神经渲染等核心技术方向。项目旨在帮助研究者和开发者快速了解3D生成领域的关键成果,解决信息分散、检索困难的问题。核心能力包括:按技术方向分类整理资源、提供论文与代码的对应链接、持续更新以跟踪领域动态。目前收录内容覆盖文本/图像生成3D模型、动态场景重建、材质与光照生成等热门子领域,是入门和跟进3D AIGC研究的重要导航工具。

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 ★ 353

核心亮点

  • 按NeRF、3D高斯泼溅等技术方向系统分类,查找高效
  • 论文与开源代码配套收录,便于复现和二次开发
  • 紧跟3D AIGC热点,持续更新最新研究成果

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 科研人员快速调研3D生成领域研究现状
  • 开发者寻找可用的3D生成开源模型与代码
  • 技术爱好者系统学习3D AIGC核心技术与趋势

替代项目

Awesome-NeRF、Awesome-3D-Generation、Awesome-Diffusion

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