Diff4Splat

从单图生成可控动态 3D 场景，时空一致。

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 3 🐛 待处理 2 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 130
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，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

Diff4Splat 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paulpanwang
官网地址https://paulpanwang.github.io/Diff4Splat
GitHubhttps://github.com/paulpanwang/Diff4Splat
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d,3d-generation,4d,4d-generation,dynamic-scene-modeling,scene-generation
GitHub 星标★ 130
上线时间2025-09-09 00:00:00
代码更新2026-04-09
仓库体积62.9 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7

项目介绍

Diff4Splat 是一个面向可控 4D 场景生成的深度学习框架，基于潜在动态重建模型，支持从单张图像或视频生成动态 3D 场景。它解决了传统 3D 生成中缺乏时间维度和可控性的问题，通过将动态信息编码到潜在空间，实现场景的时空一致重建。核心能力包括：利用 3D Gaussian Splatting 进行高效渲染，结合潜在动态模型捕捉物体运动和形变，支持用户通过控制信号（如文本、动作）调节生成结果。项目处于早期阶段（CVPR 2026 投稿），提供训练和推理代码，适合研究者探索 4D 内容生成。

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 ★ 130

核心亮点

  • 基于 3D Gaussian Splatting，渲染速度快且质量高
  • 潜在动态重建模型，支持时间维度上的可控生成
  • 提供完整训练与推理代码，便于复现和二次开发

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较新的深度学习框架，环境配置可能复杂

适用场景

  • 影视特效中的动态场景快速原型设计
  • 自动驾驶仿真中的动态路况生成
  • AR/VR 内容创作中的可控 4D 资产制作

替代项目

Dynamic3DGaussians、4D-GS、DynIBaR

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