SPAR3D是Stability Al和伊利诺伊大学香槟分校推出的,先进的单图生成3D模型方法，能从单张图像中高效重建出高质量的3D对象。SPAR3D基于两阶段设计，第一阶段用点扩散模型生成稀疏的3D点云，第二阶段结合采样的点云和输入图像生成高度详细的网格。SPAR3D结合回归模型和生成模型的优势，能准确重建图像中的可见表面，又能合理生成被遮挡部分的几何和纹理细节。SPAR3D在多个数据集上表现出色，推理速度快，支持用户对生成网格的交互式编辑，为单视图3D重建任务提供一种实用且高效的解决方案。
主要功能： 单视图3D重建:从单张2D图像中重建出高质量的3D网格模型，适用于增强现实、电影制作、制造业等需要3D建模的场景。
快速推理:具有高效的推理速度，每个物体的重建时间仅需0.7秒，适合实时应用需求。 支持用户编辑:生成的3D网格支持交互式编辑,用户基于修改点云调整未见表面的细节，如添加物体部件或改善局部细节，满足个性化需求。 泛化能力强:不仅在标准数据集上表现优异，多图像和A|生成图像上实现准确的几何结构重建和良好的纹理效果具有强大的泛化性能。 GitHub地址：https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d #AI开源项目推荐##github##AI技术##3D模型生成 |
