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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。

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。

实时编辑和完整对象结构生成的3D模型。

Stable Point Aware 3D (SPAR3D) 是 Stability AI 推出的先进3D生成模型。它能够在不到一秒的时间内，从单张图像中实现3D对象的实时编辑和完整结构生成。SPAR3D采用独特的架构，结合精确的点云采样与先进的网格生成技术，为3D资产创建提供了前所未有的控制力。该模型免费提供给商业和非商业用途，可在Hugging Face下载权重，GitHub获取代码，或通过Stability AI开发者平台API访问。

高效、表现力强、可编辑的数字头像生成

E3Gen是一种新型的数字头像生成方法，能够实时生成高保真度的头像，具有详细的衣物褶皱，并支持多种视角和全身姿势的全面控制，以及属性转移和局部编辑。它通过将3D高斯编码到结构化的2D UV空间中，解决了3D高斯与当前生成流程不兼容的问题，并探索了在涉及多个主体的训练中3D高斯的表现力动画。

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头像重建与实时动画生成技术

GAGAvatar是一种基于高斯模型的3D头像重建与动画生成技术，它能够在单张图片的基础上快速生成3D头像，并实现实时的面部表情动画。这项技术的主要优点包括高保真度的3D模型生成、快速的渲染速度以及对未见身份的泛化能力。GAGAvatar通过创新的双提升方法捕捉身份和面部细节，利用全局图像特征和3D可变形模型来控制表情，为数字头像的研究和应用提供了新的基准。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

实时3D角色生成平台

Museclip是一个基于3D模型的实时人物设计平台,拥有智能编辑、魔法画笔和文字提示等功能,可以在几秒内将3D人物基础模型转换成逼真的角色形象,大幅提高人物设计的效率。它的主要优势有:实时渲染技术,快速定制化,智能简洁的设计流程,为用户提供极大的创作自由度。

高质量3D资产生成技术

Edify 3D是NVIDIA推出的一款AI驱动的3D资产生成技术，它能够在两分钟内生成详细的、生产就绪的3D资产，包括组织良好的UV贴图、4K纹理和PBR材料。这项技术使用多视图扩散模型和基于Transformer的重建，能够从文本提示或参考图像合成高质量的3D资产，实现卓越的效率和可扩展性。Edify 3D对于视频游戏设计、扩展现实、电影制作和仿真等需要严格生产标准的行业至关重要。

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。

创建逼真的3D头像

Avaturn是一个可以使用自拍照片创建逼真且可定制的3D头像的平台。它提供了丰富的头像定制选项，包括身体类型、发型、服装和配饰等，可以创建超过10,000种独特的造型。用户可以将头像导出为3D模型，加载到Blender、Unity、Unreal Engine、Maya、Cinema4D或其他3D环境中使用。头像带有标准的人形骨骼系统，与Mixamo动画和VTubing软件兼容。

将图片轻松转换为3D资产的专业工具

TRELLIS 3D AI是一款利用人工智能技术将图片转换成3D资产的专业工具。它通过结合先进的神经网络和结构化潜在技术（Structured LATents, SLAT），能够保持输入图片的结构完整性和视觉细节，生成高质量的3D资产。产品背景信息显示，TRELLIS 3D AI被全球专业人士信赖，用于可靠的图像到3D资产的转换。与传统的3D建模工具不同，TRELLIS 3D AI提供了一个无需复杂操作的图像到3D资产的转换过程。产品价格为免费，适合需要快速、高效生成3D资产的用户。

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。

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。

手机上创造惊艳的3D设计

Glyf是一款手机应用，让你可以在几分钟内创建令人惊叹的3D设计。通过Glyf，你可以将文字、图片等转换成精美的3D艺术品，并且利用强大的人工智能功能，通过几句话创造出令人惊艳的AI艺术。Glyf将很快上线于Google Play Store和Apple App Store。

开源的3D生成模型评价工具

GPTEval3D是一个开源的3D生成模型评价工具,基于GPT-4V实现了对文本到3D生成模型的自动评测。它可以计算生成模型的ELO分数,并与现有模型进行对比排名。该工具简单易用,支持用户自定义评测数据集,可以充分发挥GPT-4V的评测效果,是研究3D生成任务的有力工具。

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。

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。

高保真3D头像生成模型

RodinHD是一个基于扩散模型的高保真3D头像生成技术，由Bowen Zhang、Yiji Cheng等研究者开发，旨在从单一肖像图像生成细节丰富的3D头像。该技术解决了现有方法在捕捉发型等复杂细节时的不足，通过新颖的数据调度策略和权重整合正则化项，提高了解码器渲染锐利细节的能力。此外，通过多尺度特征表示和交叉注意力机制，优化了肖像图像的引导效果，生成的3D头像在细节上显著优于以往方法，并且能够泛化到野外肖像输入。

3D建模无忧

Sloyd是一个快速生成3D模型的平台。选择一个生成器，进行微调，即可完成。可以通过实时预览来生成模型。Sloyd提供不断扩展的生成器库，快速定制模型，可用于实时渲染和多种级别的细节。生成的模型可以根据需要进行定制，并且已经进行了UV展开和优化，方便进行贴图和使用。Sloyd适用于各种风格的模型，提供无限的变化，并且支持实时生成。

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。

GauHuman是一个3D人体模型，利用高斯扩散进行快速训练和实时渲染。

GauHuman是一个基于高斯扩散的3D人体模型，它能在短时间内（1-2分钟）完成训练，并提供实时渲染（最高达189 FPS），与现有基于NeRF的隐式表示建模框架相比，后者需要数小时训练和每帧数秒渲染。GauHuman在规范空间对高斯扩散进行编码，并利用线性混合皮肤（LBS）将3D高斯从规范空间转换到姿态空间，在此过程中设计了有效的姿态和LBS细化模块，以微不足道的计算成本学习3D人体的细节。此外，GauHuman还通过3D人体先验初始化和修剪3D高斯，并通过KL散度引导进行拆分/克隆，以及进一步加速的新型合并操作，从而实现快速优化。

高质量3D数字化身生成模型

RODIN Diffusion是一款AI系统，可自动生成高度详细的3D数字化身。生成的数字化身可以以前所未有的质量自由地360度查看。该模型显著加速了传统复杂的3D建模过程，并为3D艺术家开辟了新的机会。 RODIN模型架构：该3D数字化身扩散模型经过训练，可以生成以神经辐射场表示的3D数字化身。我们基于最先进的生成技术（扩散模型）进行3D建模。我们使用三平面表示来分解数字化身的神经辐射场，可以通过扩散模型明确地对其进行建模，并通过体积渲染将其渲染为图像。所提出的3D感知卷积在保持3D扩散建模完整性的同时带来了所需的计算效率。整个生成过程是一个分层过程，使用级联扩散模型进行多尺度建模。一旦训练了生成模型，就可以根据来自输入图像、文本提示或随机噪声的潜在代码来控制数字化身生成。 RODIN Diffusion模型的可视化。请参阅论文Rodin: A Generative Model for Sculpting 3D Digital Avatars Using Diffusion以获取更多详细信息。

基于AI生成图像的3D渲染模型

Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型，它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重，形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳，动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外，该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。