One-2-3-45 rethinks how to leverage 2D diffusion models for 3D AIGC and introduces a novel forward-only paradigm that avoids time-consuming optimization. [11/14/2023] Check out our new work One-2-3-45++! [10/25/2023] We released rendering scripts for evaluation and APIs for effortless inference. [09/21/2023] One-2-3-45 is accepted by NeurIPS 2023.

One-2-3-45++可以用1分钟将任意RGB中的目标转换为高保真纹理网格，生成的3D模型非常接近原始输入图像。 对于各种复杂目标，3D模型的生成能力也非常强！

本文提出了一种创新方法 One-2-3-45++ ，该方法可以在大约一分钟内将单个图像转换为详细的3D纹理网格。该方法旨在充分利用嵌入在2D扩散模型中的广泛知识和有限的3D数据的先验。

2023年8月31日 · One-2-3-45则是在 Zero-123的基础上，进一步将不太一致的多视图像，提升到三维空间（mesh 或 sdf 形式） 仅仅从一个相机的角度来看，人类通常能够想象一个物体的三维形状和外观。 这种能力可以部分通过依赖几何先验来解释，事实上，我们可以预测在物理世界中不存在（甚至不可能存在）的物体的三维形状，这依赖于人类一生的视觉探索而积累起来的先验知识。 相比之下， 大多数现有的3D图像重建方法都是在封闭的世界环境中运行的，因为它们依赖于昂 …

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In this paper, we present One-2-3-45++, an innovative method that transforms a single image into a detailed 3D textured mesh in approximately one minute. Our approach aims to fully harness the extensive knowledge embedded in 2D diffusion models and …

One-2-3-45: Any Single Image to 3D Mesh in 45 Seconds without Per-Shape Optimization.

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