vivid123

一张图生成多视角视频,3D重建更轻松

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 9 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 180
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,提供在线演示页面,代码免费,Apache-2.0许可,无付费版本。

项目预览

vivid123 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ubc-vision
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,提供在线演示页面,代码免费,Apache-2.0许可,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,novel-view-synthesis,single-view-3d,stable-diffusion,video-diffusion
GitHub 星标★ 180
上线时间2023-11-27 00:00:00
代码更新2024-07-24
仓库体积27.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

ViVid-1-to-3 是一个基于视频扩散模型的单图生成多视角新视图的开源项目,由 CVPR 2024 Highlight 论文提出。它解决的是从单张图像生成连贯、多视角图像序列的问题,即给定一张物体或场景的图片,模型能生成围绕该物体的多个视角视图,这些视图在时间和空间上保持一致性,从而为 3D 重建、虚拟试穿、机器人抓取等下游任务提供高质量的输入。其核心能力在于利用视频扩散模型在时间维度上的连续性,将新视图合成视为视频生成任务,从而显著提升多视角生成的几何一致性和视觉质量。项目基于 Python 和 PyTorch 实现,依赖 Stable Diffusion 和视频扩散模型,提供了完整的训练和推理代码,以及预训练模型和示例数据,方便研究者复现和进一步开发。

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 ★ 180

核心亮点

  • 基于视频扩散模型,生成的多视角序列在时间和空间上高度一致,优于传统图像扩散方法
  • CVPR 2024 Highlight 论文,方法有理论创新和实验验证,代码结构清晰,易于复现
  • 支持多种下游任务(3D重建、编辑),提供预训练模型和推理脚本,上手门槛低

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持相对有限,依赖特定环境配置
  • 推理速度较慢,需要较大显存,对硬件要求较高

适用场景

  • 从单张商品图生成多角度展示图,用于电商和广告
  • 为3D重建提供多视角输入,辅助生成3D模型
  • 在机器人抓取和场景理解中,生成多视角观测数据

替代项目

Zero-1-to-3、MVDream、SyncDreamer

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