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Incorporare il Gaussian Splatting nel Diffusion Denoiser per una generazione e ricostruzione rapida e scalabile di immagini in 3D in un'unica fase (ICCV 2025)

di caiyuanhao1998 · GitHub
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3d-diffusion-models3d-gaussian-splatting3d-generationMITPython
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Genera oggetti 3D da immagini singole ed esportali come mesh in circa sei secondi.

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2026-07-202026-08-31
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Incorporare il Gaussian Splatting nel Diffusion Denoiser per una generazione e ricostruzione rapida e scalabile di immagini in 3D in un'unica fase (ICCV 2025)

Open-DiffusionGS ha 855 stelle su GitHub. È stato forkato 45 volte. Open-DiffusionGS è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2024. Open-DiffusionGS è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: 3d-diffusion-models, 3d-gaussian-splatting, 3d-generation, 3d-graphics.

Frequently asked questions

Che cos'è Open-DiffusionGS?

Incorporare il Gaussian Splatting nel Diffusion Denoiser per una generazione e ricostruzione rapida e scalabile di immagini in 3D in un'unica fase (ICCV 2025)

Open-DiffusionGS è open source?

Open-DiffusionGS è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

Open-DiffusionGS è gratuito?

Sì. Open-DiffusionGS è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è Open-DiffusionGS?

Open-DiffusionGS è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto Open-DiffusionGS?

Open-DiffusionGS è scritto principalmente in Python.

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