caiyuanhao1998/Open-DiffusionGS

Baking Gaussian Splatting into Diffusion Denoiser for Fast and Scalable Single-stage Image-to-3D Generation and Reconstruction (ICCV 2025)

何を解決するか

Open-DiffusionGSは、画像から3D生成の遅さと複雑さを解決します。従来の手法はしばしば複数段階のプロセスや2Dマルチビュー拡散モデルに依存しており、計算コストが高く、時間がかかります。このプロジェクトは、単一の画像から高速な3Dオブジェクト生成とシーン再構築を実現する単一段階アプローチを提供します。

動作方法

システムはガウススプラッティングを拡散ノイズ除去器に直接「焼き込み」ます。他の手法とは異なり、シーン再構築には2Dマルチビュー拡散モデルや深度推定器を必要としません。メッシュエクスポート機能を備えた3Dオブジェクトを生成でき、シーン再構築に約6秒で完了します。

対象ユーザー

このツールは、3Dコンピュータビジョン、生成AI、デジタルコンテンツ作成に取り組む研究者や開発者向けに設計されており、高速で単一段階の3D再構築と生成を必要とする方々に最適です。

特徴

  • 単一段階生成: マルチビュー拡散モデルの必要性を排除。
  • 高速性: シーン再構築が約6秒、オブジェクト推論が24秒(Hunyuan-v2.5など競合品より大幅に高速)。
  • 多様な出力: 単一ビューでの3Dオブジェクト生成とシーンレベルの再構築の両方をサポート。
  • メッシュエクスポート: 生成された3Dオブジェクトをメッシュ形式でエクスポート可能。

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