单张图片生成3D模型，DreamGaussian本地一键整合包分享！

现有的3D内容生成方法，通常需要很长时间来生成高质量的3D模型，这主要是因为这些方法依赖于复杂的渲染和优化过程。DreamGaussian利用3D Gaussian Splatting技术，能够在短短1分钟内从单个2D图像生成3D模型，使用效果如下。

DreamGaussian的web版工具使用非常简单，三个步骤：

• 上传图片

• 点击生成模型

• 预览或下载三维模型obj文件

学术Fun将上述工具制作成一键启动包，点击即可使用，避免大家配置Python环境出现各种问题，下载地址： https://xueshu.fun/3172/，在此页面右侧区域点击下载！

注意电脑配置如下：

• windows 10/11

• 8G显存以上英伟达显卡

下载使用教程

• 下载压缩包 下载地址： https://xueshu.fun/3172/，在此页面右侧区域点击下载！

• 解压，最好不要有中文路径，解压后，如下图所示，双击启动.exe文件运行

• 浏览器访问http://127.0.0.1:7860/，即可在浏览器使用

具体工作原理

DreamGaussian通过使用一种名为3D高斯散射（3D Gaussian Splatting）的新技术来解决这个问题。这种方法能够在几分钟内从单一视角的图像生成高质量的3D模型。它包括一个纹理细化阶段，这一阶段会进一步优化生成的3D模型，使其纹理更加逼真。

3D高斯散射：该方法使用3D高斯散射来生成3D模型，这种方法比现有的NeRF（神经辐射场）方法更高效。

网格提取和纹理优化：除了生成3D模型外，该方法还包括一个用于从3D高斯模型中提取网格和优化纹理的算法。

两阶段优化：首先，使用3D高斯散射生成一个粗糙的3D模型。然后，通过一个细化阶段来优化模型的纹理和细节。

更多生成结果

该方法在多个3D生成任务上都表现出色，尤其是在生成速度和质量方面。