GaussianAnything

一句话生成可编辑的高质量 3D 高斯模型，告别粗糙网格

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 21 🐛 待处理 3 👀 关注 19
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 409
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，本地部署，完全免费

项目预览

GaussianAnything 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NIRVANALAN
官网地址https://nirvanalan.github.io/projects/GA
GitHubhttps://github.com/NIRVANALAN/GaussianAnything
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署，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
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-diffusion,3d-generation,iclr2025
GitHub 星标★ 409
上线时间2024-11-12 00:00:00
代码更新2025-05-20
仓库体积76.6 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

GaussianAnything 是一个基于原生 3D 扩散模型的 3D 内容生成项目，专注于生成高质量且可编辑的 surfel 3D 高斯表示。它解决了传统 3D 生成方法在几何细节、纹理质量和可编辑性上的不足，通过直接在 3D 空间中进行扩散生成，避免了 2D 到 3D 的投影损失。核心能力包括：从文本或图像生成精细的 3D 高斯模型，支持对生成结果的灵活编辑（如局部修改、属性调整），并保持高保真度。项目由 ICLR 2025 接收，提供了完整的训练和推理代码，适合研究者和开发者用于 3D 内容创作、数字人建模、虚拟现实等场景。目前处于早期阶段，星标数 408，社区和文档仍在完善中。

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 ★ 409

技术标签

核心亮点

  • 原生 3D 扩散架构，生成几何细节更精细，避免 2D 投影误差
  • 支持 surfel 高斯表示，天然适合可编辑操作，如局部调整和属性修改
  • ICLR 2025 论文加持，算法设计有学术背书，代码开源可复现

不足之处

  • 项目处于早期，文档和示例不够丰富，上手门槛较高
  • 依赖较新的 GPU 和深度学习框架，环境配置可能复杂

适用场景

  • 数字人建模：快速生成可编辑的 3D 头部或身体模型
  • 游戏/影视资产制作：从文本生成高保真 3D 道具或角色
  • 3D 内容编辑：对已有高斯模型进行局部修改，如换表情或调整姿态

替代项目

3D Gaussian Splatting、DreamGaussian、GaussianEditor

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