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单张图片生成3D模型,DreamGaussian本地一键整合包分享!

单张图片生成3D模型,DreamGaussian本地一键整合包分享!

现有的3D内容生成方法,通常需要很长时间来生成高质量的3D模型,这主要是因为这些方法依赖于复杂的渲染和优化过程。DreamGaussian利用3D Gaussian Splatting技术,能够在短短1分钟内从单个2D图像生成3D模型,使用效果如下。

DreamGaussian的web版工具使用非常简单,三个步骤:

学术Fun将上述工具制作成一键启动包,点击即可使用,避免大家配置Python环境出现各种问题,下载地址: https://xueshu.fun/3172/,在此页面右侧区域点击下载!

注意电脑配置如下:

windows 10/11

8G显存以上英伟达显卡

下载压缩包下载地址: https://xueshu.fun/3172/,在此页面右侧区域点击下载!

解压,最好不要有中文路径,解压后,如下图所示,双击启动.exe文件运行

浏览器访问http://127.0.0.1:7860/,即可在浏览器使用

具体工作原理

DreamGaussian通过使用一种名为3D高斯散射(3D Gaussian Splatting)的新技术来解决这个问题。这种方法能够在几分钟内从单一视角的图像生成高质量的3D模型。它包括一个纹理细化阶段,这一阶段会进一步优化生成的3D模型,使其纹理更加逼真。

3D高斯散射:该方法使用3D高斯散射来生成3D模型,这种方法比现有的NeRF(神经辐射场)方法更高效。

网格提取和纹理优化:除了生成3D模型外,该方法还包括一个用于从3D高斯模型中提取网格和优化纹理的算法。

两阶段优化:首先,使用3D高斯散射生成一个粗糙的3D模型。然后,通过一个细化阶段来优化模型的纹理和细节。

更多生成结果

该方法在多个3D生成任务上都表现出色,尤其是在生成速度和质量方面。

  • 发表于:
  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OtX3nGg6Y0Ju9IEFdanL681Q0
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