ScaleDreamer

用文本快速生成高质量 3D 模型，省显存又高效

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 2 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 54
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，Apache-2.0许可，可自由使用和修改，无付费版本。

项目预览

ScaleDreamer 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队theEricMa
GitHubhttps://github.com/theEricMa/ScaleDreamer
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可自由使用和修改，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
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,3d-models,aigc,diffusers,dreamfusion,nerf,stable-diffusion,text-to-3d
GitHub 星标★ 54
上线时间2024-06-23 00:00:00
代码更新2025-03-28
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ScaleDreamer 是一个基于 ECCV2024 论文的可扩展文本到 3D 生成框架。它针对现有分数蒸馏方法在生成高分辨率、大场景 3D 内容时计算开销大、内存占用高的问题，提出了异步分数蒸馏（Asynchronous Score Distillation）技术。该技术通过解耦扩散模型的去噪过程与 3D 场景的优化过程，显著降低了训练时的显存消耗和计算成本，同时保持了生成质量。项目基于 PyTorch 和 Diffusers 构建，支持 NeRF 和 3D 高斯溅射等主流 3D 表示，并集成了 Stable Diffusion 作为先验模型。核心能力包括：从文本提示直接生成高质量 3D 模型、支持大规模场景生成、以及高效的训练策略。代码结构清晰，提供了训练和推理脚本，适合研究者和开发者用于探索文本到 3D 生成的前沿技术。

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 ★ 54

核心亮点

  • 提出异步分数蒸馏，大幅降低显存占用，支持更高分辨率生成
  • 基于 ECCV2024 论文，算法有理论支撑，技术路线新颖
  • 集成 NeRF 和 3D 高斯溅射，适配多种 3D 表示，灵活性强

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖较多（如 Diffusers、Stable Diffusion），环境配置可能复杂

适用场景

  • 学术研究：复现论文实验，探索文本到 3D 生成新方法
  • 游戏/影视资产制作：快速生成 3D 模型原型
  • 3D 内容创作：从文本描述生成可编辑的 3D 场景

替代项目

DreamFusion、ProlificDreamer、Magic3D

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