DiffusionGAN3D

融合3D GAN与扩散先验，让文本快速生成高质量3D模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 2 🐛 待处理 2 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 70
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，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

DiffusionGAN3D 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队youngLBW
官网地址https://younglbw.github.io/DiffusionGAN3D-homepage
GitHubhttps://github.com/youngLBW/DiffusionGAN3D
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
技术栈/模型3d,3d-generation,avatar-generation,text-to-3d
GitHub 星标★ 70
上线时间2023-12-28 00:00:00
代码更新2024-04-12
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

DiffusionGAN3D 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。它解决了现有文本到 3D 生成方法中存在的生成质量不稳定、多样性不足以及难以适应新领域的问题。核心能力包括：利用 3D GAN 的快速生成能力与扩散模型的强先验结合，实现高保真、多样化的 3D 资产生成；支持通过文本提示进行精细控制；并能在少量样本下进行领域自适应，快速适配新风格或新类别。项目代码基于 PyTorch，提供了训练和推理脚本，适合研究者和开发者用于 3D 内容创作、虚拟现实、游戏资产生成等场景。

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 ★ 70

技术标签

核心亮点

  • 结合3D GAN与扩散模型，生成速度与质量兼得
  • 支持文本引导，并具备领域自适应能力，适应新风格
  • CVPR 2024 论文实现，方法有理论支撑

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖较多，环境配置可能复杂

适用场景

  • 游戏与影视中的3D资产快速生成
  • 虚拟现实与元宇宙内容创作
  • 设计领域的概念原型快速迭代

替代项目

DreamFusion、Magic3D、Score Jacobian Chaining

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