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3D纹理生成技术，根据文本描述合成3D纹理

TexGen是一个创新的多视角采样和重采样框架，用于根据任意文本描述合成3D纹理。它利用预训练的文本到图像的扩散模型，通过一致性视图采样和注意力引导的多视角采样策略，以及噪声重采样技术，显著提高了3D对象的纹理质量，具有高度的视角一致性和丰富的外观细节。

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。

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。

多视角草图引导的文本到 3D 生成

Sketch2NeRF 是一种多视角草图引导的文本到 3D 生成框架。它通过预训练的 2D 扩散模型（如 Stable Diffusion 和 ControlNet）来优化由神经辐射场（NeRF）表示的 3D 场景。该方法还提出了一种新颖的同步生成和重建方法，以有效优化 NeRF。通过收集的两种多视角草图数据集进行实验评估，证明了我们的方法能够在高保真度的文本提示下合成具有精细草图控制的一致的 3D 内容。广泛的结果表明，我们的方法在草图相似性和文本对齐方面实现了最先进的性能。

基于预训练的文本到图像模型生成高质量、多视角一致的3D物体图像。

ViewDiff 是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识,从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像的方法。它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层,能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。与现有方法相比,ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。

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。

基于图像学习的高质量3D纹理形状生成模型

GET3D是一种基于图像学习的生成模型，可以直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的3D模型。通过结合可微分表面建模、可微分渲染和2D生成对抗网络，我们从2D图像集合中训练了该模型。GET3D能够生成高质量的3D纹理模型，涵盖了汽车、椅子、动物、摩托车和人物等各种形态，相比之前的方法有显著改进。

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。

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。

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。

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。

快速生成带纹理的3D模型

SF3D是一个基于深度学习的3D资产生成模型，它能够从单张图片中快速生成具有UV展开和材质参数的带纹理3D模型。与传统方法相比，SF3D特别针对网格生成进行了训练，集成了快速UV展开技术，能够迅速生成纹理而不是依赖顶点颜色。此外，该模型还能学习材质参数和法线贴图，以提高重建模型的视觉质量。SF3D还引入了一个去照明步骤，有效去除低频照明效果，确保重建的网格在新的照明条件下易于使用。

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。

利用文本描述在网格上自动生成局部风格化纹理

3D Paintbrus是一种通过文本描述自动为网格上的局部语义区域添加纹理的技术。该方法直接操作于网格上，生成无缝集成到标准图形流水线中的纹理贴图。同时产生指定编辑区域的本地化贴图和与之相适配的纹理贴图。我们利用级联扩散模型的多个阶段来监督局部编辑技术，从而增强纹理区域的细节和分辨率。该技术被称为级联分数蒸馏（CSD），能够同时以级联方式蒸馏多个分辨率的分数，实现对监督的粒度和全局理解的控制。我们展示了3D画笔在局部为不同语义区域内的各种形状添加纹理的有效性。

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。

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。

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。

首个同时支持文生和图生的3D开源模型

腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型，旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法，第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像，第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产，支持快速单图生3D，10秒内完成端到端生成，包括mesh和texture提取。

ComfyUI节点插件,支持3D处理

ComfyUI-3D-Pack是一个强大的3D处理节点插件包,它为ComfyUI提供了处理3D输入(网格、UV纹理等)的能力,使用了最前沿的算法,如3D高斯采样、神经辐射场等。这个项目可以让用户只用单张图片就可以快速生成3D高斯模型,并可以将高斯模型转换成网格,实现3D重建。它还支持多视图图像作为输入,允许在给定的3D网格上映射多视图渲染的纹理贴图。该插件包处于开发中,尚未正式发布到ComfyUI插件库,但已经支持诸如大型多视图高斯模型、三平面高斯变换器、3D高斯采样、深度网格三角剖分、3D文件加载保存等功能。它的目标是成为ComfyUI处理3D内容的强大工具。

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。

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。

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。

通过无光照纹理扩散模型任意绘制3D

Paint3D能够为无纹理的3D网格生成高分辨率、无光照效果、多样化的2K UV纹理图,同时基于文本或图像输入进行条件化生成。它通过预训练的考虑深度信息的2D扩散模型首先生成视角条件图像并进行多视角纹理融合来获得初始的粗糙纹理图。然后它使用专门的UV补全和UVHD纹理模型来去除光照效果和填补不完整区域。Paint3D可以生成语义一致、无光照的高质量2K UV纹理,从而显著提升无纹理3D物体的纹理生成水平。

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。

ComfyUI 的 Hunyuan3D-2 模型封装工具，用于 3D 生成与纹理处理。

ComfyUI-Hunyuan3DWrapper 是一个基于 ComfyUI 的插件，封装了 Hunyuan3D-2 模型，用于高效的 3D 图像生成和纹理处理。该工具通过简化 Hunyuan3D-2 模型的使用流程，使得用户能够在 ComfyUI 环境下快速实现高质量的 3D 模型生成和纹理渲染。它支持自定义配置和扩展，适用于需要高效 3D 内容创作的用户。

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。

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。

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。