需求人群:
"DimensionX的目标受众主要是研究人员、开发者以及对三维和四维场景生成感兴趣的专业人士。它适合那些需要从单一图像中快速生成复杂场景的设计师和艺术家,以及需要进行图像分析和场景重建的研究者。此外,游戏开发者和电影制作人员也可以利用这项技术来创建逼真的虚拟环境。"
使用场景示例:
案例一:设计师使用DimensionX从一张城市夜景图片生成了一个360度环绕的3D城市模型,用于建筑设计展示。
案例二:电影制作团队利用DimensionX从概念艺术图创建了一个4D场景,用于预览电影中的特效镜头。
案例三:研究人员使用DimensionX从考古发掘的图片中重建了一个古代建筑的三维模型,用于历史研究。
产品特色:
- 单图像生成3D和4D场景:用户只需提供一张图片,DimensionX即可生成相应的三维或四维场景。
- 视频扩散控制:DimensionX能够根据用户的指令,控制视频的扩散过程,实现特定的视觉效果。
- 多视角生成:技术支持从单一视角生成360度环绕的三维场景,提供丰富的视角选择。
- 空间-时间融合控制视频生成:DimensionX通过ST-Director分解空间和时间参数,实现对视频扩散模型的精确控制。
- 稀疏视图3D场景生成:即使只有少量视图输入,DimensionX也能生成完整的三维场景。
- 4D场景生成:DimensionX能够从单张图片生成具有时间变化的四维场景,提供动态的视觉体验。
- 多循环细化:通过T-Director的多循环细化,DimensionX能够生成一致的多视图视频,优化四维场景的生成。
使用教程:
1. 访问DimensionX的官方网站或GitHub页面。
2. 下载并安装必要的软件和依赖库。
3. 准备一张用于生成场景的单张图片。
4. 根据需要,设置视频扩散的参数和控制选项。
5. 输入提示词,指导DimensionX生成特定风格和主题的场景。
6. 启动DimensionX,等待其生成3D或4D场景。
7. 查看生成的场景,并根据需要进行调整和优化。
8. 将生成的场景应用于设计、研究或娱乐等领域。
浏览量:118
最新流量情况
月访问量
631
平均访问时长
00:00:00
每次访问页数
1.01
跳出率
59.99%
流量来源
直接访问
30.63%
自然搜索
37.41%
邮件
0.31%
外链引荐
12.36%
社交媒体
17.66%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
法国
97.48%
美国
2.52%
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。
从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型
DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术,它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度,能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示,它是由一群研究人员共同开发的,旨在推动图像生成技术的发展。目前,该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
文本引导的高保真3D场景合成
SceneWiz3D是一种新颖的方法,可以从文本中合成高保真的3D场景。它采用混合的3D表示,对对象采用显式表示,对场景采用隐式表示。用户可以通过传统的文本到3D方法或自行提供对象来生成对象。为了配置场景布局并自动放置对象,我们在优化过程中应用了粒子群优化技术。此外,在文本到场景的情况下,对于场景的某些部分(例如角落、遮挡),很难获得多视角监督,导致几何形状劣质。为了缓解这种监督缺失,我们引入了RGBD全景扩散模型作为额外先验,从而实现了高质量的几何形状。广泛的评估支持我们的方法实现了比以前的方法更高的质量,可以生成详细且视角一致的3D场景。
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。
从单一图像或文本生成可探索的3D场景
VividDream是一项创新技术,能够从单一输入图像或文本提示生成具有环境动态的可探索4D场景。它首先将输入图像扩展为静态3D点云,然后使用视频扩散模型生成动画视频集合,并通过优化4D场景表示来实现一致性运动和沉浸式场景探索。这项技术为生成基于多样真实图像和文本提示的引人入胜的4D体验提供了可能。
高保真文本到4D生成
4D-fy是一种文本到4D生成方法,通过混合分数蒸馏采样技术,结合了多种预训练扩散模型的监督信号,实现了高保真的文本到4D场景生成。其方法通过神经表示参数化4D辐射场,使用静态和动态多尺度哈希表特征,并利用体积渲染从表示中渲染图像和视频。通过混合分数蒸馏采样,首先使用3D感知文本到图像模型(3D-T2I)的梯度来优化表示,然后结合文本到图像模型(T2I)的梯度来改善外观,最后结合文本到视频模型(T2V)的梯度来增加场景的运动。4D-fy可以生成具有引人入胜外观、3D结构和运动的4D场景。
生成任何3D和4D场景的先进框架
GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架,它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据,GenXD首先提出了一个数据策划流程,从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程,GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集:CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据,GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块,这些模块分离相机和物体运动,无缝地从3D和4D数据中学习。此外,GenXD还采用了掩码潜在条件,以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估,展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。
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。
文本到3D沉浸场景生成
Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线首先使用预训练的2D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的方法可以生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
创建可动的4D人像化身模型
CAP4D是一种利用可变形多视图扩散模型(Morphable Multi-View Diffusion Models)来创建4D人像化身的技术。它能够从任意数量的参考图像生成不同视角和表情的图像,并将其适配到一个4D化身上,该化身可以通过3DMM控制并实时渲染。这项技术的主要优点包括高度逼真的图像生成、多视角的适应性以及实时渲染的能力。CAP4D的技术背景是基于深度学习和图像生成领域的最新进展,尤其是在扩散模型和3D面部建模方面。由于其高质量的图像生成和实时渲染能力,CAP4D在娱乐、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。目前,该技术是免费提供代码的,但具体的商业化应用可能需要进一步的授权和定价。
SAM 3D:AI驱动,秒速将2D图像转化为专业级3D模型
SAM 3D是一款由人工智能驱动的3D重建平台,它基于先进的SAM(Segment Anything Model)技术,实现了将单张2D照片转化为精确、全纹理3D模型的突破。该平台打破了传统3D建模的壁垒,无需昂贵设备和专业技术知识,为全球开发者、设计师、研究人员和内容创作者提供了企业级的3D重建能力。其重要性在于降低了3D建模的门槛,使更多人能够轻松获得高质量的3D模型。价格方面,提供免费使用,无需信用卡信息。产品定位是为各行业提供便捷、高效的3D重建解决方案。
扩展3D场景生成模型
BlockFusion是一种基于扩散的模型,可以生成3D场景,并无缝地将新的块整合到场景中。它通过对随机裁剪自完整3D场景网格的3D块数据集进行训练。通过逐块拟合,所有训练块都被转换为混合神经场:其中包含几何特征的三面体,然后是用于解码有符号距离值的多层感知器(MLP)。变分自动编码器用于将三面体压缩到潜在的三面体空间,对其进行去噪扩散处理。扩散应用于潜在表示,可以实现高质量和多样化的3D场景生成。在生成过程中扩展场景时,只需附加空块以与当前场景重叠,并外推现有的潜在三面体以填充新块。外推是通过在去噪迭代过程中使用来自重叠三面体的特征样本来调节生成过程完成的。潜在三面体外推产生语义和几何上有意义的过渡,与现有场景和谐地融合。使用2D布局调节机制来控制场景元素的放置和排列。实验结果表明,BlockFusion能够生成多样化、几何一致且质量高的室内外大型3D场景。
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。
从单目视频生成高质量4D对象的新型框架
DreamMesh4D是一个结合了网格表示与稀疏控制变形技术的新型框架,能够从单目视频中生成高质量的4D对象。该技术通过结合隐式神经辐射场(NeRF)或显式的高斯绘制作为底层表示,解决了传统方法在空间-时间一致性和表面纹理质量方面的挑战。DreamMesh4D利用现代3D动画流程的灵感,将高斯绘制绑定到三角网格表面,实现了纹理和网格顶点的可微优化。该框架开始于由单图像3D生成方法提供的粗糙网格,通过均匀采样稀疏点来构建变形图,以提高计算效率并提供额外的约束。通过两阶段学习,结合参考视图光度损失、得分蒸馏损失以及其他正则化损失,实现了静态表面高斯和网格顶点以及动态变形网络的学习。DreamMesh4D在渲染质量和空间-时间一致性方面优于以往的视频到4D生成方法,并且其基于网格的表示与现代几何流程兼容,展示了其在3D游戏和电影行业的潜力。
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。
基于Meta的SAM 3D模型,可秒将单张图像转换成高质量3D模型。
SAM 3D是一款在线工具,基于Meta的SAM 3D研究模型,可将单张图像快速转换为高质量的3D模型。其重要性在于打破了传统摄影测量和仅使用合成数据训练的限制,为3D重建带来了语义理解。主要优点包括在复杂真实场景下的高鲁棒性、快速推理、支持标准3D格式导出等。产品背景是Meta在计算机视觉领域的研究成果,页面未提及价格信息,定位是为用户提供便捷的3D重建服务。
腾讯混元3D驱动的图片转3D与STL转换器,快速生成高精度3D模型
Image3D AI是一款由腾讯混元3D(Hunyuan 3D)强力驱动的图片转3D与STL转换器。其核心技术基于腾讯尖端的混元3D AI大模型,能够理解复杂空间关系、纹理细节和几何结构。该产品的主要优点包括:多模态输入,可处理单张图或多视图;能生成高精细度的PBR材质;保证高精细度的模型输出;生成速度快,平均30 - 60秒完成。价格方面,暂未提及收费信息,推测有免费使用部分。产品定位是为不同行业提供图片转3D模型的解决方案,赋能工作流。
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。
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。
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。
快速将 2D 图像转换为专业 3D 模型的 AI 工具。
Modelfy 3D 是一个先进的 AI 图像转 3D 模型生成器,允许用户在几秒钟内将 2D 图像转换为 3D 模型,支持高达 30 万多边形的精度,非常适合 3D 打印、游戏开发和专业项目。该平台采用自研的 AI 算法和企业级基础设施,提供高效、可靠的 3D 模型生成服务,用户可以按需选择不同的质量级别进行下载,满足多种需求。价格体系灵活,支持免费试用和付费订阅,适合从个人创作者到企业用户的广泛使用。
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。
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。
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。
创意3D绘图工具
Draw3D是一款创意3D绘图工具,帮助用户在三维空间中进行绘画和设计。它提供了丰富的绘图功能和工具,使用户可以轻松创建令人惊叹的3D作品。Draw3D具有直观的界面和简单易用的操作,适合初学者和专业设计师使用。它的定价包括基础版和专业版,用户可以根据自己的需求选择合适的版本。
© 2026 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14