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shap-e

基于文本和图像生成创意3D模型的开源工具

Shap-E是一个开源的3D模型生成工具,能够基于文本描述或图像输入创建独特的3D模型。项目提供了官方代码和预训练模型,支持文本到3D和图像到3D的转换。用户可通过pip轻松安装,并使用Jupyter notebooks快速上手。Shap-E展示了强大的创意能力,如根据'看起来像鳄梨的椅子'等提示生成相应的3D模型。

OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
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。
DreamShaper - 多功能AI艺术创作模型 适用于多种平台
Dream ShaperGithubHugging FaceHuggingfaceStable Diffusion人工智能艺术开源项目文生图模型
DreamShaper是一个开源的文本到图像AI模型,专注于生成高质量艺术作品和动漫风格图像。该模型可在Hugging Face、Mage.space和sinkin.ai等多个平台上运行。DreamShaper由Lykon开发,持续更新中。有兴趣的用户可以通过Patreon或其他方式支持项目发展。
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。
3DTopia - 创新的文本到3D模型生成系统
3DTopia3D资产优化Github两阶段生成开源项目扩散模型文本到3D生成
3DTopia是一个创新的文本到3D生成模型,采用双阶段处理方法。第一阶段利用扩散模型快速生成候选项,第二阶段对选中的资产进行精细化处理。这种方法支持高质量3D内容的快速创建,实现了从文本描述到逼真3D模型的高效转换。3DTopia结合了先进的机器学习技术,为3D设计、游戏开发和虚拟现实等领域提供了新的可能性。
Meshy - 快速将文本和图片转化为3D模型的AI技术
3D模型AI创意AI工具AI纹理AI辅助设计Meshy实时预览热门用户友好
Meshy是一款强大的AI 3D模型生成工具,可实现从文本和图片到3D模型的快速转换。支持AR、VR及传统3D建模,Meshy为3D内容创作提供了一流的简便解决方案,加速3D工作流程。
epiCEpic - 增强图像生成与背景一致性的多功能工具
AI绘图GithubHuggingfaceepic-diffusion创意设计开源项目文本到图像模型高分辨率
epiCEpic通过结合Epic Diffusion 1.0和epiCDream,提升了图像生成的背景一致性和细节表现。该工具支持创建从科幻到自然景观的高分辨率图像,展现出在多领域的多功能性,适用于视觉艺术的多种需求。其结合了稳定扩散技术与精致的艺术表现,助力创意与创新。
AI 3D Generation - 利用AI技术根据文本和图像快速创建3D模型
3D模型AI 3D生成AI创意AI工具AI辅助设计Spline图片转3D文本转3D热门
Spline AI 3D Generation是一个免费交互式3D设计工具,支持用户实时将文本与图像转换为3D模型。该平台用户友好,提供快速转换功能,助力用户快速将创意实现,并构建个性化3D资料库。
Michelangelo - 新型3D形状生成技术,形状-图像-文本对齐方法
3D形状生成GithubMichelangelo图像条件生成多模态对齐开源项目文本条件生成
Michelangelo项目提出'先对齐后生成'方法,解决2D图像或文本生成3D形状的难题。通过形状-图像-文本对齐空间,该技术缩小了不同模态间的差距。项目核心包括SITA-VAE模型(用于3D形状编码和重建)和ASLDM模型(学习多模态到形状空间的映射)。实验结果显示,这种方法能生成质量更高、多样性更强、且与输入条件语义一致性更好的3D形状。
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。
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