SIFU

单张照片秒变3D人体，侧视补全细节，动画直接可用

SIFU是CVPR 2024 Highlight论文的官方实现，专注于从单张RGB图像重建穿着衣服的3D人体模型。它解决的是真实世界场景下，传统方法因遮挡、复杂姿态和宽松衣物而重建效果差的问题。其核心能力在于引入侧视图条件隐式函数，通过预测侧视图特征来补充正面视角缺失的几何和纹理信息，从而生成更完整、更精细的3D人体。此外，SIFU还支持纹理生成和动画重定向，输出可直接用于游戏、影视等应用。项目提供了完整的训练和推理代码，以及预训练模型，便于研究者和开发者复现和使用。

开源 free 数字人3D

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GitHub 星标 ★ 275

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River-Zhang

所属国家

官网地址https://river-zhang.github.io/SIFU-projectpage

GitHubhttps://github.com/River-Zhang/SIFU

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型3d-reconstruction,3d-vision,clothed-humans,clothed-people-digitalization,computer-vision,diffusion,diffusion-models,digital-human,editing-image,editing-videos,icon,metaverse,pifu,pifuhd,python,pytorch

GitHub 星标★ 275

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-12-10 00:00:00

最近更新2026-08-31 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3

使用教程

核心亮点

引入侧视图条件隐式函数，显著提升遮挡和复杂姿态下的重建完整性
输出带纹理的3D模型，并支持骨骼绑定和动画重定向，可直接用于实际生产
官方提供完整代码和预训练模型，复现门槛低，CVPR Highlight论文背书

不足之处

训练和推理对GPU内存要求较高，普通消费级显卡可能吃力
文档和社区生态尚在早期，除官方README外，教程和第三方讨论较少

适用场景

游戏和影视行业快速生成角色3D模型
电商和虚拟试衣间中生成用户数字化身
AR/VR社交应用中的个性化虚拟形象创建

替代项目

PIFuHD、ICON、ECON

项目介绍

SIFU 是计算机视觉领域的开源项目，由 River-Zhang 开发，2023 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 446 个项目，GitHub 星标数为 275。

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 2026-08-31。MIT许可证，完全免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：游戏和影视行业快速生成角色3D模型。同类可对比的替代方案包括 PIFuHD、ICON、ECON。

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