IPDreamer

上传复杂图片,一键生成可控外观的3D模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 4 🐛 待处理 1 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 57
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,可免费使用和部署。

项目预览

IPDreamer 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zengbohan0217
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,image-prompt-adaption
GitHub 星标★ 57
上线时间2024-03-13 00:00:00
代码更新2024-06-04
仓库体积34.0 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10

项目介绍

IPDreamer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,如何准确提取并生成指定物体的3D模型,同时保持其外观细节。项目利用扩散模型和3D表示学习,实现了从单张或少量图像提示到高质量3D对象的生成,支持复杂场景下的目标分离与重建。其核心能力包括:外观特征解耦、3D几何与纹理生成、以及基于图像提示的灵活控制。该工具主要面向3D内容创作者、游戏开发者、AR/VR应用开发者以及计算机视觉研究人员,旨在简化3D建模流程,降低专业门槛。

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 ★ 57

技术标签

核心亮点

  • 支持复杂图像提示,能分离背景与目标物体,实现精确的3D外观控制
  • 基于ICLR 2025论文,算法具有学术前沿性,生成质量有保障
  • 提供Python实现,便于集成到现有3D生成或建模流程中

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚待完善
  • 依赖深度学习框架,对硬件(GPU)要求较高,推理速度可能较慢

适用场景

  • 游戏资产快速建模:从概念图生成3D角色或道具
  • 电商产品展示:根据商品图片自动生成3D模型用于交互展示
  • AR/VR内容创作:从现实照片提取物体并生成可编辑的3D对象

替代项目

DreamFusion、Zero-1-to-3、Make-It-3D

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