Stable Point Aware 3d

🚀 SPAR3D: Stable Point Aware 3D

SPAR3D（Stable Point Aware 3D） 是一款基于 SF3D 的大型重建模型。它具备实时编辑能力，能在不到一秒的时间内从单张图像生成带纹理的 UV 展开 3D 网格资产。通过引入首创的两阶段架构，SPAR3D 将快速点云扩散模型的优势与回归网格预测相结合，实现了对 3D 对象生成的卓越控制。

🚀 快速开始

若需使用说明，请参考我们的 GitHub 仓库。

✨ 主要特性

• 基于 SF3D 构建，具备实时编辑能力。
• 能在不到一秒的时间内从单张图像生成带纹理的 UV 展开 3D 网格资产。
• 采用首创的两阶段架构，结合快速点云扩散模型与回归网格预测，实现对 3D 对象生成的卓越控制。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，故跳过此章节。

📚 详细文档

模型描述

许可证

• 社区许可证：适用于研究、非商业用途，以及年营收低于 100 万美元（或等值当地货币）的组织和个人的商业使用。如果您的年营收超过 100 万美元，任何对该模型或其衍生作品的商业使用都需要直接从 Stability AI 获得企业许可证。您可以在 此处 提交企业许可证申请。更多信息请参考 Stability AI 的 社区许可证。

模型来源

• 仓库：https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d
• 技术报告：https://arxiv.org/pdf/2501.04689
• 视频总结：https://youtu.be/mlO3Nc3Nsng
• 项目页面：https://spar3d.github.io
• arXiv 页面：https://arxiv.org/abs/2501.04689

训练数据集

我们使用了 Objaverse 数据集的渲染图像，该数据集遵循开放数据公共属性许可证。我们采用了增强的渲染方法，更接近现实世界图像的分布，显著提高了模型的泛化能力。我们根据许可证审查过滤对象，并精心挑选了适合训练的子集。

预期用途

预期用途包括：

• 艺术品生成，以及在设计和其他艺术过程中的应用。
• 教育或创意工具中的应用。
• 重建模型的研究，包括了解这些模型的局限性。

模型的所有使用都应符合我们的 可接受使用政策。

非预期用途

该模型并非用于生成真实准确的人物或事件表示。因此，使用该模型生成此类内容超出了其能力范围。

🔧 技术细节

文档未提供具体的技术实现细节，故跳过此章节。

📄 许可证

• 社区许可证：适用于研究、非商业用途，以及年营收低于 100 万美元（或等值当地货币）的组织和个人的商业使用。如果您的年营收超过 100 万美元，任何对该模型或其衍生作品的商业使用都需要直接从 Stability AI 获得企业许可证。您可以在 此处 提交企业许可证申请。更多信息请参考 Stability AI 的 社区许可证。

🛡️ 安全说明

作为我们安全设计和负责任 AI 部署方法的一部分，我们在模型开发的各个阶段（从预训练开始，到持续开发、微调以及每个模型的部署）都实施了安全措施。我们已经实施了多项安全缓解措施，旨在降低严重危害的风险。然而，开发者有责任根据其特定用例进行自己的测试并应用额外的缓解措施。有关我们的安全方法的更多信息，请访问我们的 安全页面。

联系我们

请报告模型的任何问题或与我们联系：

• 安全问题：safety@stability.ai
• 安全漏洞：security@stability.ai
• 隐私问题：privacy@stability.ai
• 许可证及一般问题：https://stability.ai/license
• 企业许可证：https://stability.ai/enterprise