LN3Diff

8秒文本生成3D网格,效率提升数十倍

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 14 🐛 待处理 1 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 231
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,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

LN3Diff 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
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,3d-reconstruction,aigc,diffusion-models,eccv
GitHub 星标★ 231
上线时间2024-03-18 00:00:00
代码更新2025-11-18
仓库体积34.2 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5

项目介绍

LN3Diff 是一个基于扩散模型的文本生成3D物体网格的开源项目,发表于 ECCV 2024。它解决了从文本描述直接生成高质量3D网格的难题,传统方法通常需要数分钟甚至更久,而 LN3Diff 在单张 V100 GPU 上仅需约8秒即可完成生成。其核心能力包括:利用潜在神经场(Latent Neural Field)表示3D形状,结合扩散模型在潜在空间中生成,并通过可微渲染与文本对齐优化,最终输出可直接用于渲染和编辑的网格模型。项目提供了完整的训练和推理代码,支持自定义文本提示生成多样化的3D物体,为游戏、影视、VR/AR 等领域的3D内容创作提供了高效工具。

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 ★ 231

核心亮点

  • 生成速度极快,单卡 V100 仅需8秒,远超同类方法
  • 直接输出网格而非隐式场,便于下游应用和编辑
  • 基于扩散模型,生成质量高且支持多样文本提示

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期,星标数较少,生态和示例有限

适用场景

  • 游戏资产快速原型设计
  • 电商3D商品展示
  • VR/AR内容批量生成

替代项目

DreamFusion、Magic3D、Point-E

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