#Zero-1-to-3

探索一种创新技术，通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建，解决了文字转图像模型中的视角歧义问题，并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布，以及详细的使用和训练指南，支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。

Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展，实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术，该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进，但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎，确保符合伦理标准。

zero123-xl-diffusers是一个开源的3D对象生成模型，通过零样本学习技术将单张图像转换为3D对象。模型基于Stable Diffusion架构，使用Objaverse数据集训练，主要应用于研究、教育和艺术创作领域。模型集成了安全检查功能，可有效过滤不当内容。目前在文字渲染和人脸生成方面仍有待改进，但为3D内容创作提供了新的技术方案。

这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目，通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练，主要应用于研究领域，可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制，但为计算机视觉领域带来突破性进展。

Zero123-XL-Diffusers模型用于研究，关注大规模生成模型的安全部署及艺术创作应用。建议避免用其生成可能引发争议的图像，如歧视性内容。该模型无法完全实现真实感，并可能生成有误导性的面部或人物图像，存在社会偏见。使用时可结合Safety Checker模块以过滤不当内容。训练集包含潜在不当内容，已采取安全措施。