3d-generation 第 3 页
本站收录 134 个带「3d-generation」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，第 3 / 3 页）
GE3DGE3D是一个基于文本生成3D模型的早期开源项目，核心思路是通过2D编辑技术实现文本到3D的生成。它解决的是传统文本转3D方法中生成速度慢、几何细节粗糙、编辑能★ 112
arborarbor 是一个专注于显式几何控制的 3D 内容生成项目，旨在解决传统 3D 生成中用户难以精确控制生成结果几何结构的问题。它通过将显式几何（如网格、点云或体★ 111
Awesome-AIGC-Research-Groups这是一个收录AIGC（人工智能生成内容）研究团队的精选列表，旨在帮助研究者、学生和从业者快速找到全球顶尖的AIGC实验室和团队。项目解决了AIGC领域信息分散、★ 108
Graph-CADGraph-CAD 是一个面向文本到 CAD 建模任务的开源项目，旨在通过学习层级化且几何感知的图表示来提升文本生成 CAD 模型的质量。它解决了现有方法在将自★ 105
3DEnhancer3DEnhancer 是一个基于多视图扩散模型的 3D 增强工具，旨在解决 3D 重建或生成结果质量不佳的问题。它利用 Stable Diffusion 的生成★ 104
meshy-3d-agentmeshy-3d-agent 是一个面向 Meshy AI 3D 生成平台的智能体技能集，基于 Python 开发，旨在将 Meshy 的文本/图像生成 3D ★ 103
ShapeGPTShapeGPT 是一个将 3D 形状生成与多模态语言模型统一起来的开源项目。它旨在解决传统 3D 建模门槛高、交互复杂的问题，让用户能通过自然语言指令直接生成★ 102
SingleShapeGenSingleShapeGen 是 SIGGRAPH Asia 2022 论文《Learning to Generate 3D Shapes from a Sin★ 100
NuiSceneNuiScene 是一个基于 ICCV 2025 论文的开源项目，专注于高效生成无界户外场景。它解决的是传统 3D 场景生成方法在规模、细节和效率上的不足，特别★ 97
diffindsceneDiffInDScene 是一个基于扩散模型的 3D 室内场景生成工具，来自 CVPR2024 论文。它解决的是从文本或布局描述自动生成高质量、多样化 3D 室★ 96
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
PActPAct 是一个面向单张图像的三维关节物体生成项目，被 SIGGRAPH Asia 2026 条件接收。它解决的是从单一视角图片中重建出带有可活动部件（如机械臂★ 87
RomanTexRomanTex 是一个用于数字人3D纹理生成的深度学习项目，核心是提出了一种解耦的3D感知旋转位置嵌入多头注意力网络，专门解决3D模型纹理合成中的一致性和细节★ 82
Awesome-3D-Generation这是一个精选的3D生成资源列表，汇集了AI驱动的3D内容创作相关的论文、工具和资源。项目旨在为研究人员、开发者和爱好者提供一个系统性的导航，帮助用户快速了解3D★ 82
setvaeSetVAE 是一个基于 PyTorch 的生成模型实现，来自 CVPR 2021 论文，专门针对集合结构数据（如点云、物体集合）进行层次化组合建模。它解决的是★ 80
svd-mvsvd-mv 是 Stable Video Diffusion Multi-View 的非官方实现，旨在利用预训练的 Stable Video Diffusio★ 79
TAR3DTAR3D 是一个基于 ICCV 2025 论文的开源项目，旨在通过“下一部件预测”的方式生成高质量 3D 资产。它解决了传统 3D 生成方法中模型复杂、生成速★ 79
FlexiDreamerFlexiDreamer 是一个基于 FlexiCubes 的单图生成 3D 模型的官方实现，属于 AIGC 与 3D 生成领域。它解决的是从单张 2D 图像快★ 78
Customize-it-3DCustomize-It-3D 是 ICRA 2025 的官方实现，解决从单张图像生成高质量 3D 模型的难题。传统方法依赖大规模预训练模型，但缺乏对特定物体类★ 75
NI-TexNI-Tex 是一个面向数字人3D服装纹理生成的开源项目，来自CVPR 2026 Highlight论文。它解决的是非等距图像到服装纹理的生成问题，即如何从单张★ 74
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 ★ 72
DiffusionGAN3DDiffusionGAN3D 是一个 CVPR 2024 论文的开源实现，旨在结合 3D GAN 和扩散先验，提升文本引导的 3D 生成质量，并支持领域自适应。★ 70
SPVDSPVD 是一个基于稀疏点体素扩散模型的高效可扩展点云生成框架。它针对现有扩散模型在大规模点云生成中计算开销大、内存占用高的问题，提出了一种结合点云与体素表征的★ 67
trellis2.ctrellis2.c 是一个基于 C 语言实现的开源项目，专注于在本地 GPU 上直接生成带纹理、分割和骨骼绑定的 GLB 格式 3D 资产。它解决了传统 3D★ 67
AR123AR123 是 ICCV 2025 论文《AR-1-to-3: Single Image to Consistent 3D Object Generation ★ 64
3DRAE3DRAE 是一个基于3D场景表示的开源项目，核心思想是将任意3D场景压缩为约1000个token，从而实现大规模场景生成。它解决的是传统3D场景生成中计算开销★ 64
SGAM_NeurIPS22SGAM是NeurIPS 2022收录的3D场景生成与映射同步进行的研究项目。它旨在解决传统3D场景生成中生成与映射分离导致的一致性问题，通过同时生成和映射，构★ 63
LIGHTLIGHT 是一个面向数字人3D动画的开源项目，专注于人体-物体交互（HOI）动画生成。它提出了一种无需分类器引导的新方法，在ICLR 2026论文中发布。该项★ 62
IPDreamerIPDreamer是一个基于ICLR 2025论文的开源项目，专注于外观可控的3D物体生成。它解决的核心问题是：当用户提供包含复杂背景和多个物体的图像提示时，如★ 57
gcagca 是论文《Generative Cellular Automata》的官方实现，发表于 ICLR 2021 和 2022（spotlight）。该项目将传★ 55
ScaleDreamerScaleDreamer 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★ 54
SteerXSteerX 是一个基于 PyTorch 的开源项目，对应 ICCV 2025 论文，旨在实现无需相机参数即可创建任意 3D 和 4D 场景。它通过几何引导（G★ 52
roofganRoof-GAN是一个基于生成对抗网络的3D屋顶生成模型，来自CVPR 2021论文。它专门针对住宅建筑的屋顶几何结构及其空间关系进行建模，解决传统程序化建模或★ 51