需求人群:
"Animate3D的目标受众包括3D动画制作者、游戏开发者、电影制作者以及任何需要为3D模型生成动画的专业人士。他们可以通过Animate3D快速生成高质量的动画,节省时间和成本,同时保持动画的自然流畅和一致性。"
使用场景示例:
动画制作者使用Animate3D为电影中的3D角色生成逼真的动画效果。
游戏开发者利用Animate3D为游戏中的虚拟角色生成流畅的动作。
教育领域中,教师可以使用Animate3D为教学材料中的3D模型生成动画,增加教学的互动性和趣味性。
产品特色:
多视图视频扩散模型(MV-VDM):基于静态3D对象的多视图渲染,训练在大规模多视图视频数据集上。
时空注意力模块:增强空间和时间一致性,整合3D和视频扩散模型。
4D得分蒸馏采样(4D-SDS):结合重建和采样,细化外观和运动。
大规模多视图视频数据集(MV-Video):包含115K动画,涵盖53K动画3D对象,渲染成超过1.8M多视图视频。
动画重建:从生成的多视图视频中直接重建运动。
动画细化:通过4D-SDS进一步优化外观和运动。
数据、代码和模型开放发布:提供资源以供进一步研究和应用。
使用教程:
1. 访问Animate3D的官方网站并下载相关数据集和代码。
2. 准备静态3D模型文件,并确保其具有多视图渲染的能力。
3. 使用Animate3D的多视图视频扩散模型(MV-VDM)对模型进行训练。
4. 利用MV-VDM生成多视图视频,并进行动画重建。
5. 应用4D得分蒸馏采样(4D-SDS)进一步细化动画的外观和运动。
6. 检查生成的动画效果,确保其符合预期的动画效果。
7. 将生成的动画应用到所需的项目中,如电影、游戏或教育材料。
浏览量:262
最新流量情况
月访问量
1304
平均访问时长
00:00:00
每次访问页数
1.05
跳出率
51.05%
流量来源
直接访问
28.56%
自然搜索
51.88%
邮件
0.43%
外链引荐
11.22%
社交媒体
6.03%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
蒙古
100.00%
3D模型动画生成
Animate3D是一个创新的框架,用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分:1) 提出一种新的多视图视频扩散模型(MV-VDM),该模型基于静态3D对象的多视图渲染,并在我们提供的大规模多视图视频数据集(MV-Video)上进行训练。2) 基于MV-VDM,引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样(4D-SDS)的框架,利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性,并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外,Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画:首先从生成的多视图视频中直接重建运动,然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架
Ouroboros3D是一个统一的3D生成框架,它将基于扩散的多视图图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中。该框架通过自条件机制联合训练这两个模块,使它们能够相互适应,以实现鲁棒的推理。在多视图去噪过程中,多视图扩散模型使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。递归扩散框架与3D感知反馈相结合,提高了整个过程的几何一致性。实验表明,Ouroboros3D框架在性能上优于将这两个阶段分开训练的方法,以及在推理阶段将它们结合起来的现有方法。
4D场景创建工具,使用多视图视频扩散模型
CAT4D是一个利用多视图视频扩散模型从单目视频中生成4D场景的技术。它能够将输入的单目视频转换成多视角视频,并重建动态的3D场景。这项技术的重要性在于它能够从单一视角的视频资料中提取并重建出三维空间和时间的完整信息,为虚拟现实、增强现实以及三维建模等领域提供了强大的技术支持。产品背景信息显示,CAT4D由Google DeepMind、Columbia University和UC San Diego的研究人员共同开发,是一个前沿的科研成果转化为实际应用的案例。
基于多视图生成重建先验的拖拽式3D编辑工具
MVDrag3D是一个创新的3D编辑框架,它通过利用多视图生成和重建先验来实现灵活且具有创造性的拖拽式3D编辑。该技术的核心是使用多视图扩散模型作为强大的生成先验,以在多个渲染视图中执行一致的拖拽编辑,随后通过重建模型重建编辑对象的3D高斯。MVDrag3D通过视图特定的变形网络调整高斯的位置以实现良好的视图对齐,并提出多视图评分函数以从多个视图中提取生成先验,进一步增强视图一致性和视觉质量。这项技术对于3D建模和设计领域具有重要意义,因为它支持更多样化的编辑效果,并适用于多种对象类别和3D表示。
AI 生成定制 3D 模型
3D AI Studio 是一款基于人工智能技术的在线工具,可以轻松生成定制的 3D 模型。适用于设计师、开发者和创意人士,提供高质量的数字资产。用户可以通过AI生成器快速创建3D模型,并以FBX、GLB或USDZ格式导出。3D AI Studio具有高性能、用户友好的界面、自动生成真实纹理等特点,可大幅缩短建模时间和降低成本。
从单张图片生成高质量3D视图和新颖视角的3D生成技术
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型,它在3D技术领域取得了显著进步,与之前发布的Stable Zero123相比,提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下,基于单张图片输入生成轨道视频,并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
腾讯推出的3D生成框架,支持文本和图像到3D的生成。
Hunyuan3D-1是腾讯推出的一个统一框架,用于文本到3D和图像到3D的生成。该框架采用两阶段方法,第一阶段使用多视图扩散模型快速生成多视图RGB图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。Hunyuan3D-1.0在速度和质量之间取得了令人印象深刻的平衡,显著减少了生成时间,同时保持了生成资产的质量和多样性。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题,通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集,训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色,用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
从多视角图像创建3D场景
CAT3D是一个利用多视角扩散模型从任意数量的输入图像生成新视角的3D场景的网站。它通过一个强大的3D重建管道,将生成的视图转化为可交互渲染的3D表示。整个处理时间(包括视图生成和3D重建)仅需一分钟。
将图像转换为3D模型,可用于渲染、动画或3D打印。
Shapen是一款创新的在线工具,它利用先进的图像处理和3D建模技术,将2D图像转化为详细的3D模型。这一技术对于设计师、艺术家和创意工作者来说是一个巨大的突破,因为它极大地简化了3D模型的创建过程,降低了3D建模的门槛。用户无需深厚的3D建模知识,只需上传图片,即可快速生成可用于渲染、动画制作或3D打印的模型。Shapen的出现,为创意表达和产品设计带来了全新的可能性,其定价策略和市场定位也使其成为个人创作者和小型工作室的理想选择。
一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法,用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案,可以高效渲染远处内容,并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源,通过分而治之的方法训练大型场景,并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
使用AI生成任何3D模型
3D Mesh Generation是Anything World推出的一款在线3D模型生成工具,它利用人工智能技术,允许用户通过简单的文字描述或上传图片来快速生成3D模型。这项技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得没有专业3D建模技能的用户也能轻松创建出高质量的3D内容。产品背景信息显示,Anything World致力于通过其平台提供创新的3D内容创建解决方案,而3D Mesh Generation是其产品线中的重要组成部分。关于价格,用户可以在注册后查看具体的定价方案。
快速从单张图片生成3D模型。
Stable Fast 3D (SF3D) 是一个基于TripoSR的大型重建模型,能够从单张物体图片生成带有纹理的UV展开3D网格资产。该模型训练有素,能在不到一秒的时间内创建3D模型,具有较低的多边形计数,并且进行了UV展开和纹理处理,使得模型在下游应用如游戏引擎或渲染工作中更易于使用。此外,模型还能预测每个物体的材料参数(粗糙度、金属感),在渲染过程中增强反射行为。SF3D适用于需要快速3D建模的领域,如游戏开发、电影特效制作等。
3D模型市场与AI驱动的3D模型创建
Mondial 3D是一个3D模型市场,提供各种类型的3D模型,并且还有AI驱动的3D模型创建工具。您可以在市场上浏览和购买现有的3D模型,或者使用AI技术创建定制的3D模型。无论您是设计师还是爱好者,Mondial 3D都能满足您的需求。
Hunyuan3D 2.0 是腾讯推出的高分辨率 3D 资产生成系统,基于大规模扩散模型。
Hunyuan3D 2.0 是腾讯推出的一种先进大规模 3D 合成系统,专注于生成高分辨率纹理化的 3D 资产。该系统包括两个基础组件:大规模形状生成模型 Hunyuan3D-DiT 和大规模纹理合成模型 Hunyuan3D-Paint。它通过解耦形状和纹理生成的难题,为用户提供了灵活的 3D 资产创作平台。该系统在几何细节、条件对齐、纹理质量等方面超越了现有的开源和闭源模型,具有极高的实用性和创新性。目前,该模型的推理代码和预训练模型已开源,用户可以通过官网或 Hugging Face 空间快速体验。
3D模型查看器,支持在线查看和交互
CSM 3D Viewer是一个在线3D模型查看器,允许用户在网页上查看和交互3D模型。它支持多种3D文件格式,提供了旋转、缩放等基本操作,以及更高级的查看功能。CSM 3D Viewer适用于设计师、工程师和3D爱好者,帮助他们更直观地展示和分享3D作品。
分钟级创建3D可视化与渲染工具
Coohom是一款全能的室内设计工具,可以在10分钟内建立一个3D家居模型,并在1分钟内渲染出精美的视频。其功能包括2D/3D楼层规划、AI摄影、定制家具设计等。Coohom还提供企业版服务,帮助企业提高效率和创意。
轻松创建和利用3D内容
3D Creation是一个提供给用户轻松创建和利用3D内容的网站。它提供了多种功能,包括AI纹理、我的模型、API等。用户可以使用AI纹理功能将图片转换为纹理,也可以使用文本转3D功能将文字描述转换为3D模型。此外,用户还可以使用Sketch to 3D功能将手绘草图转换为3D模型。3D Creation适用于各种场景,如设计、图像处理、视频制作等。该产品定位于提供简单易用的3D内容创作工具,并提供合理的定价策略。
高分辨率3D内容生成的多视图高斯模型
LGM是一个用于从文本提示或单视图图像生成高分辨率3D模型的新框架。它的关键见解是:(1) 3D表示:我们提出了多视图高斯特征作为一个高效 yet 强大的表示,然后可以将其融合在一起进行不同iable 渲染。(2) 3D主干:我们呈现了一个不对称U-Net作为一个高通量的主干操作多视图图像,这可以通过利用多视图扩散模型从文本或单视图图像输入中产生。大量的实验表明了我们方法的高保真度和效率。值得注意的是,我们在将训练分辨率提高到512的同时保持生成3D对象的快速速度,从而实现了高分辨率的3D内容生成。
打造引人入胜的3D产品视频
Lumiere 3D是一个强大的在线视频编辑工具,提供优化的3D产品视频,适用于reels、shorts和TikTok等平台。通过定制音乐、摄影角度和场景,轻松展现您的产品优势。立即加入,将您的市场营销创意转化为现实。
即时生成3D模型的AI平台
Instant 3D AI是一个利用人工智能技术,能够将2D图像快速转换成3D模型的在线平台。该技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得非专业人士也能轻松创建高质量的3D模型。产品背景信息显示,Instant 3D AI已经获得了1400多位创作者的信任,并获得了4.8/5的优秀评分。产品的主要优点包括快速生成3D模型、用户友好的操作界面以及高用户满意度。价格方面,Instant 3D AI提供免费试用,让用户可以先体验产品再决定是否付费。
一键生成3D模型
Farm3D是一款能够从单张图片生成可控的3D模型的软件。它通过使用图像生成器Stable Diffusion来产生训练数据,从而学习一个单目重建网络。该网络可以从单张输入图片中生成具有细节的3D模型,包括形状、外观、视角和光照方向等。Farm3D适用于设计师、艺术家和模型制作人员,能够快速生成高质量的3D模型。
生成高质量的3D纹理形状
GET3D是一个生成高质量的3D纹理形状的生成模型。它能够生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真度纹理的3D网格。GET3D通过可微分的表面建模、可微分的渲染以及2D生成对抗网络的方法进行训练。它能够生成各种高质量的3D纹理形状,包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑等。
文字转3D
Luma AI是一款基于人工智能技术的文字转3D工具,通过使用Luma AI,用户可以将文字快速转换成3D模型,并进行编辑和渲染,实现独特的视觉效果。Luma AI具有高效、易用和灵活的特点,适用于各种创意设计、广告制作和数字媒体项目。定价详细请参考官方网站。
将2D图片转换为3D模型的AI系统
Any Image to 3D是一款创新的AI系统,可以将复杂的2D图片转换为3D模型。它消除了生成3D内容的技术难题,使得任何人都可以轻松地生成3D模型。它适用于游戏、机器人、混合现实、视觉特效和电子商务等领域。通过简单的可视化,用户可以将想法转化为详细的3D模型。
提升3D内容创造的合成数据框架
Bootstrap3D是一个用于改善3D内容创造的框架,通过合成数据生成技术,解决了高质量3D资产稀缺的问题。它利用2D和视频扩散模型,基于文本提示生成多视角图像,并使用3D感知的MV-LLaVA模型筛选高质量数据,重写不准确的标题。该框架已生成了100万张高质量合成多视角图像,具有密集的描述性标题,以解决高质量3D数据的短缺问题。此外,它还提出了一种训练时间步重排(TTR)策略,利用去噪过程学习多视角一致性,同时保持原始的2D扩散先验。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14