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Fantasia3D

文本生成高质量3D模型的方法

Fantasia3D3D内容生成几何建模外观建模ICCV2023Github开源项目

Fantasia3D专注于通过分离几何和外观，实现高质量的文本生成3D模型。采用Stable Diffusion技术和Latent-NeRF等方法，提升了几何建模和外观渲染的效果，捕捉高分辨率细节并模拟逼真材质。项目团队定期更新FAQ和指南，提供性能优化建议和解决方案。支持用户定制网格细调，兼容多种3D生成方法，实现多样化和逼真的3D模型。

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介绍相关项目
threefiner - 基于文本的3D模型优化界面
3D模型优化AI渲染GithubThreefiner开源项目文本引导网格细化
Threefiner是一个开源的3D模型优化工具,通过文本指令来引导模型细化过程。它支持多种常见3D文件格式,提供命令行和图形界面,可使用Deepfloyd-IF-II在短时间内完成纹理优化。该工具集成了Stable Diffusion和IF等AI模型,能够进行几何结构固定和纹理改进,并支持方向性文本提示。Threefinder为3D创作者提供了一个高效的模型优化解决方案。
ThemeStation - 新颖的主题感知3D生成方法
3D资产生成AI图像生成GithubSIGGRAPHThemeStation主题一致性开源项目
ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架，首先生成概念图像，然后进行参考信息指导的3D建模，以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失，ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示，该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异，并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。
aurorafantasy_v1 - 专业动漫风格AI图像生成模型
AI绘图Aurora FantasyGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型模型展示
aurorafantasy_v1是一个基于Stable Diffusion的AI图像生成模型，专门用于创建动漫风格的图像。该模型擅长生成具有特色的角色设计，尤其在表现白金色和云状发型方面表现出色。此外，模型能够呈现冬季场景和电影级灯光效果，为动漫艺术创作提供了新的可能性。
FabricDiffusion - 从2D服装图像轻松实现3D衣物高质量纹理转移
3D服装生成AI工具FabricDiffusionSiggraph Asia 2024纹理转移高保真
FabricDiffusion提供了一种从二维服装图像到三维服装的纹理和印花转移解决方案，专注于高质量和无损转移。通过物理渲染材质实现多种光照下的真实效果，该方法利用合成数据集训练的扩散模型，有效提升纹理细节捕捉，适用于真实场景，并优于当前方法。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。
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。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术
Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理
Cycle3D是一项图像到3D生成技术，通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性，在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异，为3D内容创作提供了新的解决方案。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
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