richdreamer

基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术

RichDreamer 文本转3D AI生成深度扩散模型多视图渲染 Github 开源项目

RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型，能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型，生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型，并提供在线演示，为3D内容创作提供了实用解决方案。

realmdreamer - 文本3D场景生成技术

3D场景生成GithubRealmDreamer开源项目文本驱动深度扩散高斯溅射

RealmDreamer是一项创新的3D场景生成技术，通过文本描述生成通用前向3D场景。该技术利用3D高斯泼溅表示和先进的文本到图像生成器，结合图像条件扩散模型和深度扩散模型，实现高质量3D场景的合成。RealmDreamer无需特定数据集训练，能够生成多样风格的3D场景，并支持从单一图像进行3D合成。

DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术

3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强

DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。

ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成

GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目

ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成

3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D

GeoDream是一种创新的3D生成方法，通过结合广义3D先验和2D扩散先验，提高了生成一致3D几何结构的能力，同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性，可渲染1024x1024分辨率的逼真图像，并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标，将语义一致性评估从2D提升到3D。

MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集

AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉

该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。

threestudio - 将2D文本到图像生成模型提升为3D内容创作的统一框架

3D内容生成Githubthreestudio单图像少样本图像开源项目文本提示

threestudio是一个创新的3D内容创作框架，通过升级2D文本到图像生成模型，实现从文本提示、单张图像或少量图像生成3D内容。该框架集成了多种先进的3D生成方法，包括ProlificDreamer、DreamFusion和Magic3D等。使用简单的文本描述或图像输入，可以生成高质量的3D模型、纹理和动画。threestudio提供在线演示和本地部署选项，同时支持自定义扩展，方便研究人员和开发者实现和测试新的3D生成算法。

GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯

2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目

本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息，而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例，比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染，可方便地整合到动画和仿真管道中。

Director3D - 将文本转化为真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目

3D场景生成3D高斯溅射Director3DGithub开源项目文本生成相机轨迹

Director3D是一个基于文本生成真实世界相机轨迹和3D场景的AI项目。它结合了轨迹扩散模型、3DGS驱动的多视角潜在扩散模型和SDS++优化技术，能在20秒内生成粗略3D高斯溅射，5分钟内完成精细化。项目开源了代码和预训练模型，并提供了在线演示，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了新的可能性。

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