En3D

从 2D 合成图直接生成可动画的 3D 数字人

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 44 🐛 待处理 14 👀 关注 40

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 543

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，Apache-2.0 许可证，可自由使用和修改，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类数字人3D

开发团队menyifang

GitHubhttps://github.com/menyifang/En3D

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可自由使用和修改，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Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型3d-aigc,3d-generation,avatar-generation,character-animation,metavase

GitHub 星标★ 543

上线时间2023-12-05 00:00:00

代码更新2024-11-25

仓库体积101.2 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数20

项目介绍

En3D 是 CVPR 2024 发表的论文官方实现，旨在从 2D 合成数据中生成高质量 3D 数字人。它解决传统 3D 人体生成依赖昂贵 3D 扫描数据、且生成结果缺乏真实感和可动画化的问题。核心能力包括：利用扩散模型从 2D 合成图像学习 3D 人体表征，生成具有精细几何和纹理的 3D 化身；支持角色动画，可驱动生成的人体模型；采用增强生成框架，提升生成多样性和稳定性。项目基于 Python 实现，提供训练和推理代码，适合研究数字人生成、3D 视觉和图形学交叉领域。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 543

技术标签

3d-aigc 3d-generation

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级约 90 分钟部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

CUDA 显卡（显存要求高）
PyTorch
预训练权重

安装与启动步骤

1拉仓库

项目带多个子模块脚本，clone 完整。
```
git clone https://github.com/menyifang/En3D.git
```
2下权重

仓库自带下载脚本，先拉齐再动手。
```
python download_models.py
```
3起界面看效果

先用自带样例跑一遍，确认渲染正常。
```
python app.py
```
4换自己的输入

文本与图片两条生成路径分开试。
```
bash run_text_synthesis.sh
```
5做动画与渲染

要导出带动画的资产，走动画脚本。
```
bash run_animate.sh
```