3d-aigc
本站收录 20 个带「3d-aigc」标签的 AI 开源项目
Hunyuan3D-2Hunyuan3D-2 是腾讯开源的高分辨率 3D 资产生成模型，基于大规模扩散模型架构，能够从单张图片或文本描述直接生成高质量、带纹理的 3D 网格模型。它解★ 14,993
TRELLISTRELLIS 是一个基于结构化 3D 潜空间的可扩展、多用途 3D 生成框架，源自 CVPR 2025 的 Spotlight 论文。它解决的核心问题是现有 ★ 13,730
Wonder3DWonder3D是一个从单张图像生成高质量3D模型的AI项目，利用跨域扩散模型技术，将2D图片转换为带纹理的3D网格。它解决了传统单图3D重建中几何细节缺失和纹★ 5,435
Hunyuan3D-2.1Hunyuan3D-2.1是腾讯开源的3D资产生成模型，能从单张图片生成高保真3D模型，并附带生产级PBR材质。它解决的是传统3D建模耗时费力、门槛高的问题，让★ 4,095
Hunyuan3D-2-WinPortableHunyuan3D-2-WinPortable 是腾讯混元3D 2.0/2.1模型的Windows便携整合包，旨在解决官方模型在Windows环境下部署复杂、依★ 1,335
Direct3D-S2Direct3D-S2 是一个面向超大规模 3D 内容生成的深度学习框架，核心创新在于空间稀疏注意力机制，解决了传统 3D 生成模型在体素或点云规模增大时计算复★ 1,284
cubeCube 是一个面向 3D 智能的 Roblox 基础模型，旨在让开发者通过自然语言或简单输入直接生成、编辑和交互 3D 内容。它解决了传统 3D 建模门槛高、★ 1,260
CityDreamerCityDreamer 是 CVPR 2024 论文的官方实现，专注于生成无边界的三维城市模型。它采用组合式生成模型，将城市分解为建筑、道路、植被等独立模块，分★ 700
Hunyuan3D-OmniHunyuan3D-Omni 是腾讯开源的统一框架，用于可控生成高质量3D资产。它解决了传统3D建模耗时费力、难以精细控制的问题，支持从文本、图像或两者结合生成★ 632
En3DEn3D 是 CVPR 2024 发表的论文官方实现，旨在从 2D 合成数据中生成高质量 3D 数字人。它解决传统 3D 人体生成依赖昂贵 3D 扫描数据、且生★ 543
SceneGenSceneGen 是一个基于单张图片、一次前向传播即可生成完整 3D 场景的开源项目，由 3DV 2026 论文提出。它解决了传统 3D 场景重建需要多视角输入★ 516
GeoDreamGeoDream 是一个基于 Python 的 3D 生成项目，旨在从文本描述或单张图片生成高保真且多视角一致的 3D 模型。它通过解耦 2D 先验（如外观、纹★ 499
Director3DDirector3D 是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和 3D 场景的开源项目，来自 NeurIPS 2024 论文。它解决的是从单一文本描述直接合成动态 3★ 382
Awesome-3D-AIGC这是一个聚焦3D AIGC（人工智能生成内容）领域的精选资源列表，收录了相关论文和开源项目。它系统梳理了3D生成技术的最新进展，涵盖NeRF、3D高斯泼溅、神经★ 351
GaussianCityGaussianCity 是 CVPR 2025 的官方实现，专注于无边界 3D 城市生成。它利用 3D 高斯泼溅（Gaussian Splatting）技术，★ 340
DreamSceneDreamScene 是一个基于 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的文本生成 3D 场景的开源项目，发表于 ECCV 2024。它解★ 232
Bootstrap3DBootstrap3D 是一个针对多视图扩散模型的训练框架，旨在通过合成数据提升模型生成 3D 内容的质量。它解决了真实多视图数据稀缺、采集成本高的问题，利用大★ 94
LATOLATO 是一个基于 ICML'26 论文的 3D 网格生成项目，核心是“流匹配”与“结构化拓扑保持潜空间”结合。它解决的是传统 3D 生成模型难以保持网格拓扑★ 74
MonoArtMonoArt 是论文“MonoArt: Progressive Structural Reasoning for Monocular Articulated ★ 71
AR123AR123 是 ICCV 2025 论文《AR-1-to-3: Single Image to Consistent 3D Object Generation ★ 64