SketchModeling：从2D草图生成3D模型
SketchModeling 是一种从草图生成3D模型的软件，通过图像生成、背景移除和3D重建三个步骤实现。 地址：https://github.com/jiaqi404/SketchModeling...
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DiffusionGS：单阶段3D扩散模型，实现单视图物体和场景生成
现有的前馈图像到3D的方法主要依赖于2D多视图扩散模型，这些模型在生成3D内容时存在一些显著的局限性。首先，它们无法保证3D一致性，导致在改变提示视图方向时容易崩溃。其次，这些方法主要处理以物体为中心...
新型高分辨率图像到3D生成框架Hi3D：将单张2D图片转换成具有高分辨率纹理细节的3D模型
复旦大学计算机学院、新加坡管理大学和智象未来的研究人员推出新型高分辨率图像到3D生成框架Hi3D，Hi3D 的目标是将单张2D图片转换成具有高分辨率纹理细节的3D模型。这就像给一个平面的照片施魔法，让...
大型重建模型Real3D：利用单视图真实世界图像进行3D重建
德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员推出Real3D，它是首个能够使用单视图真实世界图像进行训练的大型重建模型（Large Reconstruction Model，简称LRM）。Real3D通过自训练框...
MaPa：根据文本描述为3D模型生成逼真的材质
来自浙江大学、蚂蚁集团和深圳大学的研究人员推出MaPa，它能够根据文本描述为3D模型生成逼真的材质。与传统的纹理贴图不同，MaPa通过生成程序化的材质图（material graphs）来表示3D模型...
基于两阶段高斯溅射的3D模型DreamPolisher：基于文本描述生成三维（3D）对象
来自牛津大学的研究人员推出DreamPolisher，它是一种基于文本描述生成三维（3D）对象的方法。这是一种基于两阶段高斯溅射的方法，该方法强制各视图之间的几何一致性。首先，通过几何优化对粗略的3D...
2DGS：从多视角图像重建和渲染三维场景
来自上海科技大学和图宾根大学的研究团队推出2D Gaussian Splatting（2DGS），它是一种用于从多视角图像重建和渲染三维场景的方法。 项目主页 论文 2DGS的核心思想是将3D体积简化...
3D到3D生成方法ThemeStation：根据少量的示例生成具有一致主题的3D资源
来自香港城市大学、上海AI实验室、南洋理工大学的研究团队推出3D到3D生成方法ThemeStation，它是一个能够根据少量的示例（exemplars）生成具有一致主题的3D资源的创新方法。其追求两个...
英伟达推出LATTE3D：快速生成3D模型
英伟达推出新型大规模文本到3D合成系统LATTE3D，LATTE3D的关键在于构建可扩展的架构，并利用3D数据在优化过程中引入3D感知扩散先验、形状正则化和模型初始化，以确保对不同和复杂的训练提示具有...
DreamReward：通过人类偏好反馈来提升从文本到3D内容生成的质量
生数科技发布创新框架DreamReward，它专注于通过人类偏好反馈来提升从文本到3D内容生成（text-to-3D generation）的质量。它通过结合人类反馈和先进的机器学习技术，极大地提高了...
3D重建和生成模型GRM：从稀疏视角的图像中快速重建出3D模型
来自斯坦福大学、香港科技大学、上海人工智能实验室、 浙江大学和蚂蚁集团的研究团队推出新型大规模3D重建和生成模型GRM（Gaussian Reconstruction Model），GRM是一种基于t...
controllable text-to-3D generation：根据文本提示和条件图像生成高质量、可控制的3D模型
来自浙江大学、西湖大学和同济大学的研究团队推出controllable text-to-3D generation，它能够根据文本提示和条件图像生成高质量、可控制的3D模型。这种方法的核心在于使用一种...
