GVGEN

输入文字，一键生成3D数字人模型

GVGEN 是一个基于体积表示的文字生成 3D 模型的开源项目，发表于 ECCV 2024。它解决了从文本描述直接生成高质量 3D 模型的问题，特别是针对数字人这一细分领域。其核心能力在于利用体积表示（如 NeRF 或类似方法）来捕捉 3D 结构的细节，并通过文本引导生成具有合理拓扑和纹理的 3D 数字人模型。项目提供完整的训练和推理代码，支持自定义文本输入生成 3D 资产，旨在降低 3D 内容创作门槛，加速游戏、影视、虚拟现实等领域的资产生产流程。

开源 free 数字人3D
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 122
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SOTAMak1r
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/SOTAMak1r/GVGEN
定价模式free
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
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,diffusion-models,feed-forward-models,image-to-3d,text-to-3d
GitHub 星标★ 122
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-03-20 00:00:00
最近更新2026-08-29 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

  • 基于体积表示，生成模型几何细节更丰富
  • ECCV 2024 论文开源，算法有学术背书
  • 提供完整训练与推理代码，便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目早期，星标数少，社区生态和文档待观察
  • 数字人细分领域，泛化到通用物体能力未知

适用场景

  • 游戏角色快速原型设计
  • 影视动画中的数字替身生成
  • 虚拟现实/增强现实中的虚拟形象创建

替代项目

DreamFusion、Magic3D、Latent-NeRF

项目介绍

GVGEN 是数字人3D领域的开源项目，由 SOTAMak1r 开发，2024 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 122。

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 2026-08-29。代码公开，可自行部署使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：游戏角色快速原型设计。同类可对比的替代方案包括 DreamFusion、Magic3D、Latent-NeRF。

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