dso

让AI生成的3D模型不再悬空塌陷,物理更真实

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 6 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 193
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

dso 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RuiningLi
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
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,physics,simulation
GitHub 星标★ 193
上线时间2025-03-17 00:00:00
代码更新2026-02-11
仓库体积3.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

DSO是一个面向3D生成模型的物理合理性对齐框架,来自ICCV 2025。它针对当前3D生成模型(如文本到3D或图像到3D)输出结果常存在物理不真实(如悬空、穿透、结构不稳定)的问题,通过引入模拟反馈来引导生成器学习物理规律。核心能力包括:利用物理模拟器对生成的三维模型进行碰撞检测、稳定性评估等,并将这些反馈信号转化为可微的损失项,从而微调或约束生成过程,使输出模型在物理上更可信。项目提供了一套训练和评估流程,支持与主流3D生成模型集成,旨在提升生成内容的实用性和真实感。

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 ★ 193

技术标签

核心亮点

  • 提出模拟反馈对齐机制,直接针对物理不合理问题,效果明确
  • 基于ICCV 2025,学术认可度高,方法有理论支撑
  • 支持与现有3D生成器集成,易于扩展

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖物理模拟器,可能增加训练开销

适用场景

  • 3D内容创作工具,提升生成模型的物理真实感
  • 游戏和影视资产生产,减少人工修正
  • 机器人仿真环境,生成符合物理规律的物体模型

替代项目

PhysGen、Physics3D、3D-SIS

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