En3D 是数字人3D领域的开源项目，由 menyifang 开发，2023 年首次发布。
它收录于数字人3D分类，该分类目前共有 272 个项目，GitHub 星标数为 543。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-31。Apache-2.0 许可证，可自由使用和修改，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：3D数字人资产快速生成，用于游戏和影视。同类可对比的替代方案包括 PIFuHD、TeCH、HumanNeRF。
En3D
从 2D 合成图直接生成可动画的 3D 数字人
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。
开源
free
数字人3D
GitHub 星标
★ 543
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类数字人3D
开发团队menyifang
所属国家
定价模式free
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
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
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-12-05 00:00:00
最近更新2026-07-31 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数8
使用教程
核心亮点
- 基于扩散模型，从 2D 合成数据生成高质量 3D 人体，摆脱对 3D 扫描数据的依赖
- 支持生成模型的动画驱动，可直接用于虚拟角色制作
- CVPR 2024 官方实现，代码结构清晰，便于研究和二次开发
不足之处
- 文档/社区待观察
- 生成速度可能较慢，训练资源需求较高
适用场景
- 3D 数字人资产快速生成，用于游戏和影视
- 虚拟试衣或虚拟主播等交互式应用
- 学术研究：探索从 2D 数据学习 3D 生成模型
替代项目
PIFuHD、TeCH、HumanNeRF
项目介绍
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