Sin3DM

一张3D模型,训练出无限变体,生成多样新形状

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。

开源 free 数字人3D
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GitHub 星标 ★ 140
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类数字人3D
开发团队Sin3DM
所属国家
定价模式free
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
是否开源
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★ 140
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-21 00:00:00
最近更新2026-08-18 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4

使用教程

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

项目介绍

Sin3DM 是数字人3D领域的开源项目,由 Sin3DM 开发,2023 年首次发布。

它收录于数字人3D分类,该分类目前共有 272 个项目,GitHub 星标数为 140。

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 2026-08-18。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:3D资产快速原型设计,从单个模型衍生变体。同类可对比的替代方案包括 3D-LDM、DiffusionSDF、Point-E。

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