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Intégration du Gaussian Splatting dans le Denoiser de Diffusion pour une génération et reconstruction d'images 3D à une seule étape rapide et évolutive (ICCV 2025)

par caiyuanhao1998 · GitHub
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3d-diffusion-models3d-gaussian-splatting3d-generationMITPython
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856855
2026-07-202026-08-31
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Intégration du Gaussian Splatting dans le Denoiser de Diffusion pour une génération et reconstruction d'images 3D à une seule étape rapide et évolutive (ICCV 2025)

Open-DiffusionGS compte 855 étoiles sur GitHub. Il a été forké 45 fois. Open-DiffusionGS est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. Open-DiffusionGS est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : 3d-diffusion-models, 3d-gaussian-splatting, 3d-generation, 3d-graphics.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que Open-DiffusionGS ?

Intégration du Gaussian Splatting dans le Denoiser de Diffusion pour une génération et reconstruction d'images 3D à une seule étape rapide et évolutive (ICCV 2025)

Open-DiffusionGS est-il open source ?

Open-DiffusionGS est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

Open-DiffusionGS est-il gratuit ?

Oui. Open-DiffusionGS est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est Open-DiffusionGS ?

Open-DiffusionGS est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage Open-DiffusionGS est-il écrit ?

Open-DiffusionGS est écrit principalement en Python.

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