VideoScene

输入图像，一步生成 3D 场景，告别多步优化

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。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 353
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队THU-SI
所属国家
官网地址https://hanyang-21.github.io/VideoScene
GitHubhttps://github.com/THU-SI/VideoScene
定价模式free
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
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★ 353
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-04-02 00:00:00
最近更新2026-08-24 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3

使用教程

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

项目介绍

VideoScene 是数字人3D领域的开源项目，由 THU-SI 开发，2025 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 353。

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 2026-08-24。MIT许可证，代码免费，官网提供演示页面，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：快速从单图生成3D资产用于游戏和影视。同类可对比的替代方案包括 Zero-1-to-3、Syncdreamer、MVDream。

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