Open-DiffusionGS
Integración de Gaussian Splatting en Diffusion Denoiser para generación y reconstrucción de imágenes a 3D rápida y escalable (ICCV 2025)
Genera objetos 3D a partir de imágenes únicas y expórtalos como mallas en aproximadamente seis segundos.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasIntegración de Gaussian Splatting en Diffusion Denoiser para generación y reconstrucción de imágenes a 3D rápida y escalable (ICCV 2025)
Open-DiffusionGS tiene 855 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 45 veces. Open-DiffusionGS está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. Open-DiffusionGS está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: 3d-diffusion-models, 3d-gaussian-splatting, 3d-generation, 3d-graphics.
¿Qué es Open-DiffusionGS?
Integración de Gaussian Splatting en Diffusion Denoiser para generación y reconstrucción de imágenes a 3D rápida y escalable (ICCV 2025)
¿Open-DiffusionGS es de código abierto?
Open-DiffusionGS es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿Open-DiffusionGS es gratis?
Sí. Open-DiffusionGS es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está Open-DiffusionGS?
Open-DiffusionGS está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito Open-DiffusionGS?
Open-DiffusionGS está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/caiyuanhao1998-open-diffusiongs.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.