sparsefusion

从稀疏视角生成高质量3D模型，重建新视角图像

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 17 🐛 待处理 7 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 380
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，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

sparsefusion 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zhizdev
官网地址https://sparsefusion.github.io
GitHubhttps://github.com/zhizdev/sparsefusion
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
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3d-generation,diffusion-models
GitHub 星标★ 380
上线时间2022-12-01 00:00:00
代码更新2023-04-11
仓库体积855 KB
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2

项目介绍

SparseFusion 是一个基于视图条件扩散模型的 3D 重建开源项目，发表于 CVPR 2023。它解决的是从少量（稀疏）视角图像重建高质量 3D 物体的问题，核心能力是结合扩散模型的生成先验与蒸馏技术，从输入图像中预测物体的 3D 表示（如 NeRF），并生成新视角图像。项目提供了完整的训练、评估和推理代码，支持自定义数据集，在真实场景下表现出较强的泛化能力，尤其适合物体级重建任务。

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 ★ 380

核心亮点

  • 基于扩散模型，生成质量高，细节丰富
  • 支持稀疏视角输入，降低采集成本
  • 代码结构清晰，附带预训练模型和示例

不足之处

  • 依赖大量GPU资源，训练门槛较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 自动驾驶场景中物体3D重建
  • 机器人抓取前的物体模型生成
  • AR/VR内容创作中快速建模

替代项目

PixelNeRF、Zero-1-to-3、Score-MVS

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