Sin3DM

一张3D模型,训练出无限变体,生成多样新形状

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 9 🐛 待处理 7 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 141
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,可自行部署使用。

项目预览

Sin3DM 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Sin3DM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
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-generation,3d-shapes,diffusion-models,generative-model,paper
GitHub 星标★ 141
上线时间2023-05-21 00:00:00
代码更新2024-02-05
仓库体积10.0 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

Sin3DM 是一个基于单张3D形状训练的扩散模型,旨在解决3D生成中数据稀缺的问题。它从单个3D形状学习其内部分布,能够生成多样化的、与输入形状相似的新3D模型,并支持条件生成(如文本或类别)和点云补全。核心能力包括:从单形状学习分布、生成高质量3D点云、支持多模态条件控制。该模型采用扩散概率框架,通过去噪过程逐步生成形状,在数据有限时仍能捕捉形状的几何特征。项目提供训练和推理代码,适合研究单样本3D生成、数据增强和形状编辑等任务。

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 ★ 141

核心亮点

  • 突破性单样本3D生成,仅需一个形状即可训练模型
  • 支持文本/类别条件生成,控制生成方向
  • 提供点云补全功能,扩展应用场景

不足之处

  • 项目早期,文档和社区支持待观察
  • 生成质量可能受限于单形状的多样性

适用场景

  • 3D资产快速原型设计,从单个模型衍生变体
  • 数据增强,为3D识别任务扩充训练集
  • 形状补全,修复残缺点云

替代项目

3D-LDM、DiffusionSDF、Point-E

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