VideoScene

输入图像,一步生成 3D 场景,告别多步优化

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 10 🐛 待处理 6 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 356
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,代码免费,官网提供演示页面,无付费版本。

项目预览

VideoScene 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队THU-SI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,代码免费,官网提供演示页面,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-reconstruction,video,video-generation
GitHub 星标★ 356
上线时间2025-04-02 00:00:00
代码更新2025-07-04
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4

项目介绍

VideoScene 是一个 CVPR 2025 Highlight 项目,旨在将视频扩散模型的知识蒸馏到前馈网络,实现一步生成 3D 场景。它解决传统 3D 场景生成依赖多步优化、耗时且需要逐场景适配的问题,核心能力是输入单张或少量图像,通过蒸馏视频扩散模型,直接重建出具有多视角一致性的 3D 场景,支持新视角合成和场景编辑。项目基于 PyTorch,提供完整训练和推理代码,并包含预训练模型权重。

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 ★ 356

核心亮点

  • 一步生成 3D 场景,推理速度远超传统优化方法
  • 利用视频扩散模型蒸馏,多视角一致性更强
  • CVPR 2025 Highlight,方法有学术认可度

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖视频扩散模型,训练资源门槛较高
  • 仅支持静态场景,动态场景支持未知

适用场景

  • 快速从单图生成 3D 资产用于游戏和影视
  • 机器人仿真环境中的场景重建
  • AR/VR 内容快速原型制作

替代项目

Zero-1-to-3、Syncdreamer、MVDream

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