NeuralLift-360

一张照片,转出 360° 可旋转的 3D 模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 22 🐛 待处理 5 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 318
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,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

NeuralLift-360 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VITA-Group
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型image-to-3d,nerf,neural-radiance-fields,pytorch,stable-diffusion,text-to-3d
GitHub 星标★ 318
上线时间2022-11-28 00:00:00
代码更新2024-01-03
仓库体积112.1 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

NeuralLift-360 是一个将单张 2D 照片提升为 360° 可旋转 3D 对象的 CVPR 2023 项目。它解决了从任意自然照片(in-the-wild)重建完整三维结构的问题,利用神经辐射场(NeRF)作为 3D 表示,并借助 Stable Diffusion 的 2D 先验知识来补全照片中不可见的背面区域。核心能力包括:从单图生成多视角一致的 3D 模型、支持纹理和几何的联合优化、以及基于文本提示的 3D 编辑。项目提供完整训练和推理代码,基于 PyTorch 实现,适合研究图像转 3D 和神经渲染的开发者。

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 ★ 318

核心亮点

  • 单张照片即可生成完整 3D 模型,无需多视角输入
  • 结合 Stable Diffusion 先验,能合理补全背面和遮挡区域
  • CVPR 2023 Highlight 论文,算法有学术保障

不足之处

  • 训练和推理资源消耗大,需要高端 GPU
  • 文档和社区支持相对薄弱,上手门槛较高

适用场景

  • 电商产品展示:从单张商品图生成 3D 模型供用户旋转查看
  • 游戏/影视资产快速原型:从概念图生成 3D 素材
  • AR/VR 内容创作:将 2D 照片快速转化为可交互的 3D 对象

替代项目

Zero-1-to-3、DreamFusion、Magic3D

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