AG3D

用2D图片直接生成3D虚拟人,告别昂贵扫描

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 24 🐛 待处理 13 👀 关注 23
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 273
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,无收费计划。

项目预览

AG3D 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zj-dong
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,无收费计划。
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,avatar-generator
GitHub 星标★ 273
上线时间2023-04-12 00:00:00
代码更新2023-09-25
仓库体积468.9 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数21

项目介绍

AG3D 是 ICCV 2023 论文的官方开源实现,专注于从 2D 图像集合中学习生成 3D 虚拟化身。它解决的核心问题是:传统 3D 虚拟化身生成依赖昂贵的 3D 扫描数据或精细的手工建模,而 AG3D 仅需大量 2D 图像即可训练模型,自动生成具有完整几何结构和纹理的 3D 人物模型。其核心能力包括:利用生成对抗网络(GAN)与神经辐射场(NeRF)结合,从单视角或多视角图像中重建出可渲染的 3D 人体;支持姿态控制,能生成不同姿态下的化身;并引入了基于三平面(tri-plane)的表示方法,提升生成质量和训练效率。该项目为数字人、虚拟现实、游戏等领域提供了低成本的 3D 内容生成方案,适合研究者与开发者探索从 2D 到 3D 的自动化流程。

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 ★ 273

技术标签

核心亮点

  • 官方论文代码,算法可靠,复现性强
  • 仅需2D图像集即可训练,大幅降低数据门槛
  • 支持姿态控制,生成化身可灵活调整

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 训练资源消耗较高,普通GPU难以跑通

适用场景

  • 游戏角色快速原型制作
  • 虚拟现实中的个性化虚拟化身生成
  • 影视特效中的数字替身生成

替代项目

PIFuHD、AvatarGAN、ENAR-GAN

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