Awesome-Text-to-3D

一页看清文本生成3D的主流方法与代码

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 41 🐛 待处理 6 👀 关注 20
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 615
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费资源列表

项目预览

Awesome-Text-to-3D 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yyeboah
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费资源列表
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TeX
技术栈/模型3dgs,diffusion-to-3d,image-to-3d,nerf,neural-rendering,t23d,text-to-3d,tt3d
GitHub 星标★ 615
上线时间2023-07-06 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积2.6 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-11-12
浏览次数0

项目介绍

Awesome-Text-to-3D 是一个持续更新的文本到三维生成资源清单,系统整理了 Text-to-3D、Diffusion-to-3D、Image-to-3D 等方向的论文、代码与项目链接。它解决的是该领域成果分散、术语与路线混杂、研究者难以快速建立全局视野的问题。核心能力包括:按技术路线(如 3DGS、NeRF、神经渲染)与任务类型分类索引;汇总代表性方法与开源实现,便于对比与复现;覆盖从文本、图像到三维资产生成的完整链路,为选题、调研和工程选型提供入口。项目以 TeX 维护,结构清晰、便于检索,适合作为进入文生 3D 领域的导航页。

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 2026-11-12 · 当前星标 ★ 615

技术标签

核心亮点

  • 按 3DGS、NeRF、Diffusion-to-3D 等路线分类,便于横向对比
  • 汇总论文与开源实现链接,调研和复现入口集中
  • 持续更新,能跟进文生 3D 快速演进的新工作

不足之处

  • 仅为资源清单,不含可运行代码或统一评测
  • 条目质量与更新频率依赖维护者,部分链接可能滞后

适用场景

  • 研究生选题前快速梳理文生 3D 技术脉络
  • 算法工程师为 3D 资产生成需求做方案选型
  • 团队内部做文生 3D 技术分享时整理参考材料

替代项目

awesome-3d-generation、Awesome-Text-to-Image、threestudio

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