microsoft/TRELLIS-image-large
TRELLIS Image Large The image conditioned version of TRELLIS, a large 3D genetive model. It was introduced in the paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation(https://huggingface.co/papers/2412.01506). Project page: https://t...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Ngày
🧩 Từ ảnh đến 3D: TRELLIS-image-large của Microsoft
Mô hình sinh 3D lớn được điều kiện từ ảnh, dựa trên kiến trúc latent 3D có cấu trúc.
TRELLIS-image-large là phiên bản được điều kiện bởi ảnh của TRELLIS — một mô hình 3D sinh tạo quy mô lớn do Microsoft phát triển. Dự án dựa trên nghiên cứu "Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation" (arXiv: 2412.01506), hướng tới việc tạo ra các mô hình 3D chi tiết và đa dạng từ đầu vào là hình ảnh đơn giản.
✨ Điểm nổi bật
- Image-to-3D: Tạo mô hình 3D từ ảnh đầu vào bằng cách sử dụng latent 3D có cấu trúc.
- Mô hình lớn: Kiến trúc được thiết kế để hỗ trợ sinh tạo 3D ở quy mô lớn.
- Nghiên cứu nền tảng: Dự trên nghiên cứu khoa học với mã nguồn mở (MIT License).
- Tích hợp dễ dàng: Hỗ trợ thông qua thư viện
trellistrên Hugging Face. - Ứng dụng đa dạng: Phù hợp cho thế giới ảo, trò chơi, thiết kế và giáo dục 3D.
💡 Vì sao đáng chú ý
TRELLIS không chỉ là công cụ chuyển đổi ảnh sang 3D — nó đại diện cho một bước tiến trong việc kết hợp latent không gian 3D có cấu trúc với mạng sinh (generative models). Nhờ cách tiếp cận này, mô hình có thể tạo ra các hình dạng 3D phức tạp, chi tiết và nhất quán từ một bức ảnh duy nhất. Đây là giải pháp tiềm năng cho các nhà phát triển game, nhà thiết kế và nghiên cứu viên cần tạo nhanh nội dung 3D chất lượng cao.
#ImageTo3D #3DGeneration #TRELLIS #Microsoft #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
HunyuanWorld-Mirror is a versatile feed-forward model for comprehensive 3D geometric prediction. It integrates diverse geometric priors (camera poses, calibrated intrinsics, depth maps) and simultaneously generates various 3D representations (point...
TRELLIS.2: Native and Compact Structured Latents for 3D Generation Model Name: TRELLIS.2-4B Paper: https://arxiv.org/abs/2512.14692(https://arxiv.org/abs/2512.14692) Repository: https://github.com/microsoft/TRELLIS.2(https://github.com/microsoft/TRE...
//: ( ) //: ( ) //: ( ) “ Living out everyone’s imagination on creating and manipulating 3D assets.” This repository contains the models of the paper Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation(https://h...
Stable Fast 3D !(sf3d.gif) Stable Fast 3D (SF3D) is a large reconstruction model which takes in a single image of an object and generates a textured UV-unwrapped 3D mesh asset. Please note: For individuals or organizations generating annual revenue...
🔗 BibTeX If you found this repository helpful, please cite our report: bibtex @misc{hunyuan3d2025hunyuan3d, title={Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material}, author={Team Hunyuan3D and Shuhui Yang and...
Try our new model: SF3D with several improvements such as faster generation and more game-ready assets. The model is available here(https://huggingface.co/stabilityai/stable-fast-3d) and we also have a demo(https://huggingface.co/spaces/stabilityai/...
HY-World 2.0: A Multi-Modal World Model for Reconstructing, Generating, and Simulating 3D Worlds English(README.md) | 简体中文(READMEzh.md) "What Is Now Proved Was Once Only Imagined" 🎥 Video https://github.com/user-attachments/assets/b56f4750-25c9-48fb...
//: ( ) //: ( ) //: ( ) "To see a World in a Grain of Sand, and a Heaven in a Wild Flower" 🔗 BibTeX @misc{hunyuanworld2025tencent, title={HunyuanWorld 1.0: Generating Immersive, Explorable, and Interactive 3D Worlds from Words or Pixels}, author={T...
//: ( ) //: ( ) //: ( ) “ Living out everyone’s imagination on creating and manipulating 3D assets.” This repository contains the models of the paper Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation(https://h...