产品库

音频驱动的高保真3D人头化身合成技术

GaussianSpeech是一种新颖的方法，它能够从语音信号中合成高保真度的动画序列，创建逼真、个性化的3D人头化身。该技术通过结合语音信号与3D高斯绘制技术，捕捉人类头部表情和细节动作，包括皮肤皱褶和更细微的面部运动。GaussianSpeech的主要优点包括实时渲染速度、自然的视觉动态效果，以及能够呈现多样化的面部表情和风格。该技术背后是大规模多视角音频-视觉序列数据集的创建，以及音频条件变换模型的开发，这些模型能够直接从音频输入中提取唇部和表情特征。

高保真情感3D虚拟人头合成

EmoTalk3D是一个专注于3D虚拟人头合成的研究项目，它通过收集多视角视频、情感注释和每帧3D几何数据来解决传统3D人头合成中存在的视角一致性和情感表达不足的问题。该项目提出了一种新颖的方法，通过训练EmoTalk3D数据集，实现了情感可控的3D人头合成，具有增强的唇部同步和渲染质量。EmoTalk3D模型能够生成具有广泛视角和高渲染质量的3D动画，同时捕捉到动态面部细节，如皱纹和微妙表情。

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。

稳定的在线3D视频合成

SV3D Online是一款稳定的在线3D视频合成工具，能够将单个图像转化为引人入胜的3D视角和网格。

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。

3D重建房间的新视角声学合成

NVAS3d是一个用于估计包含多个未知声源的场景中任何位置的声音的项目，通过使用多个麦克风的音频录音和场景的3D几何和材料，实现了新视角声学合成。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

快速生成高质量的3D人头模型

GGHead是一种基于3D高斯散射表示的3D生成对抗网络（GAN），用于从2D图像集合中学习3D头部先验。该技术通过利用模板头部网格的UV空间的规则性，预测一组3D高斯属性，从而简化了预测过程。GGHead的主要优点包括高效率、高分辨率生成、全3D一致性，并且能够实现实时渲染。它通过一种新颖的总变差损失来提高生成的3D头部的几何保真度，确保邻近渲染像素来自UV空间中相近的高斯。

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。

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。

一次性3D头部重现的立体肖像解缠技术

VOODOO 3D是一种高保真的3D感知一次性头部重现技术。我们的方法将驱动者的表情转移到源头，并为全息显示产生视图一致的渲染。该方法基于完全体积神经解缠框架，用于源外观和驱动表情的3D感知一次性头部重现方法。我们的方法实时性强，产生的输出高保真且视图一致，适用于基于全息显示的3D远程会议系统。我们在各种数据集上展示了最先进的性能，并展示了对高度具有挑战性和多样化主题的高质量3D感知头部重现，包括非正面头部姿势和源头和驱动方的复杂表情。

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 AI 化身，将文本快速转换为视频。

Rendora 提供一个创新的平台，使用户能够通过3D AI技术将文本内容快速转换为高质量的3D视频。该技术结合了先进的3D图形引擎和人工智能算法，允许用户创建逼真的3D AI化身，并在专业3D场景中进行视频制作。产品的主要优点包括无需演员、易于编辑、支持多样化的自定义选项，以及无需专业技能即可生成专业级别的视频内容。

DiffPortrait3D可以从野外单张人像照片中合成逼真的3D一致新视角。

DiffPortrait3D是一个条件化难度模型,即使只有野外单张人像照片,也能合成逼真的3D一致新视角。具体来说,给定单张RGB输入图像,我们目标是合成从新相机视角渲染的似是而非的面部细节,同时保留身份和面部表达。我们的零试验方法可以很好地推广到任意面部人像,具有非姿态相机视角,极端面部表情和多种艺术描绘。在其核心,我们利用在大规模图像数据集上预训练的2D难度模型的生成先验作为我们的呈现主干,同时通过解耦外观和相机姿势的定向注意控制来指导去噪。为此,我们首先从参考图像将外观上下文注入冻结的UNet的自我注意力层。然后通过一种新颖的条件控制模块来操纵呈现视图,该模块通过观看来自同一视图的交叉主体的条件图像来解释相机姿势。 此外,我们插入了一个可训练的跨视图注意力模块来增强视图一致性,后者通过在推理期间采用一种新的3D感知噪声生成过程进一步加强。我们在具有挑战性的野外和多视图基准测试中定性和定量地证明了最先进的结果。