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Cycle3D

Cycle3D

创新的图像到3D生成技术

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。

Cycle3D图像生成3D扩散模型生成重建循环高质量纹理Github开源项目
访问官网GitHub论文
<h2 align="center"> <a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/Cycle3D">Cycle3D：基于生成-重建循环的高质量一致性图像到3D生成</a></h2> <h5 align="center"> 如果您喜欢我们的项目，请在GitHub上给我们一个星标⭐以获取最新更新。 </h2> <h5 align="center">

网页 arXiv 许可证：MIT

</h5>

项目页面 | 论文 | 在线演示（即将推出）

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😮 亮点

🔥 统一扩散过程的生成-重建循环

  • 在数十亿网络图像上训练的预训练2D扩散模型可以生成高质量纹理。
  • 重建模型可以确保多视图之间的一致性。
  • 我们在多步扩散过程中循环利用基于2D扩散的生成模块和前馈3D重建模块。

🚩 更新

欢迎关注 👀 此仓库以获取最新更新。

✅ [2024.7.28] : 我们已在 arXiv 上发布了 Cycle3D 论文。

✅ [2024.7.28] : 发布项目页面。

  • 代码发布。
  • 在线演示。

🤗 演示

即将推出！

🚀 图像到3D结果

定性比较

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定量比较

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👍 致谢

本工作基于许多令人惊叹的研究成果和开源项目，非常感谢所有作者的分享！

✏️ 引用

如果您发现我们的论文和代码对您的研究有用，请考虑给予星标 :star: 和引用 :pencil:。

@misc{tang2024cycle3dhighqualityconsistentimageto3d,
      title={Cycle3D: High-quality and Consistent Image-to-3D Generation via Generation-Reconstruction Cycle}, 
      author={Zhenyu Tang and Junwu Zhang and Xinhua Cheng and Wangbo Yu and Chaoran Feng and Yatian Pang and Bin Lin and Li Yuan},
      year={2024},
      eprint={2407.19548},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2407.19548}, 
}

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