MeshXL

通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型

MeshXL 3D网格生成神经坐标场大型语言模型生成预训练 Github 开源项目

MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。

protovision-xl-high-fidel - 超真实3D与动漫图像生成API，精简高效

APIGithubHuggingfaceProtoVision XL图像生成开源项目模型超现实主义

ProtoVision XL通过免费API密钥生成超真实3D和动漫风格图像，免除使用精炼器。支持PHP、Node和Java等多语言编程，提供高细节和真实感画质。只需更换API密钥和模型ID，即可在modelslab.com免费生成图像。特点包括动态光效处理、对称性和平衡性，以及支持高达8K的分辨率。查阅API文档以获取更多信息。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

Unique3D - 单张图片实现高质量3D网格快速生成

3D网格生成GithubUnique3D单视图开源项目快速实现高保真

Unique3D可以从单张图片快速生成高质量的3D网格，支持多种平台的演示，包括Gradio和Huggingface。该项目正在不断更新，提供Windows和Docker安装支持，未来将推出更稳定的重建功能和训练代码。加入社区了解最新进展和合作机会。

suimix-xl-v10-sdxl - 基于SDXL的高质量动漫风格全能文生图模型

GithubHuggingfaceStable DiffusionSuiMix-XL动漫开源项目文本生成图像模型艺术

SuiMix-XL是一个基于Stable Diffusion XL的动漫风格文生图模型，由Hemlok开发。该模型专注于生成二次元人物和艺术作品，支持多样化的动漫风格表现。用户可通过文本描述生成高质量的动漫插画，适合动漫创作者和爱好者使用。

Fluently-XL-v2 - SDXL图像模型融合艺术写实风格优化解剖结构表现

Fluently XLGithubHuggingface人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练稳定扩散

Fluently XL V2是基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0开发的SDXL图像生成模型，通过显卡训练优化解剖结构表现，结合艺术与写实风格。模型具备对比度控制和自然场景生成能力，采样步数支持20-35步，适配Euler a/Euler采样器，CFG Scale参数范围4-6.5。

dreamshaper-xl-1-0 - 基于SDXL的图像生成模型支持多种艺术风格创作

Dreamshaper SDXLGithubHuggingface人工智能绘画图像模型开源项目文本生成图像模型神经网络

Dreamshaper SDXL-1.0是基于Stable Diffusion XL 1.0开发的微调模型，支持文本生成艺术和写实风格图像。模型集成了动漫和写实等多种图像风格，可通过Diffusers库实现快速部署。适用场景包括艺术创作、设计和视觉内容生成等领域。

Fluently-XL-Final - 经过精心训练的高级图像生成模型

AI绘图Fluently XLGithubHuggingfaceSDXL图像生成开源项目模型深度学习

Fluently XL Final是一款高级图像生成模型，通过大规模图形处理器训练而成。该模型在解剖结构、艺术与现实融合、对比度控制、自然场景和面部表现等方面表现出色。无需后期处理即可生成高质量图像，适合专业创作需求。推荐使用Euler a/Euler采样器，采样步数20-35，CFG比例4-6.5，以获得理想效果。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果

GithubHuggingfaceSDXL-controlnet人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度控制

controlnet-depth-sdxl-1.0是基于Stable Diffusion XL的深度控制网络模型，利用深度图引导图像生成。该模型在300万图像-文本对上训练700 GPU小时，采用fp16混合精度，支持高分辨率输出。项目提供详细使用说明和代码示例，便于集成到SDXL管道中，有助于提升生成图像的质量和细节。

Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法

3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成

Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。

DG-Mesh - 从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架

3D重建DG-MeshGithub动态场景单目视频开源项目网格生成

DG-Mesh是一个从单目视频重建高保真度时序一致网格的框架。它能够重建高质量的表面、外观和跨时间帧的网格顶点运动，支持灵活的拓扑变化，并能处理鸟翼等细结构。项目包含多个数据集的训练和评估代码，以及自定义数据集支持。

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