Stable Point Aware 3d

🚀 SPAR3D: Stable Point Aware 3D

SPAR3D（Stable Point Aware 3D） 是一款基於 SF3D 的大型重建模型。它具備即時編輯能力，能在不到一秒的時間內從單張圖像生成帶紋理的 UV 展開 3D 網格資產。通過引入首創的兩階段架構，SPAR3D 將快速點雲擴散模型的優勢與迴歸網格預測相結合，實現了對 3D 對象生成的卓越控制。

🚀 快速開始

若需使用說明，請參考我們的 GitHub 倉庫。

✨ 主要特性

• 基於 SF3D 構建，具備即時編輯能力。
• 能在不到一秒的時間內從單張圖像生成帶紋理的 UV 展開 3D 網格資產。
• 採用首創的兩階段架構，結合快速點雲擴散模型與迴歸網格預測，實現對 3D 對象生成的卓越控制。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

模型描述

許可證

• 社區許可證：適用於研究、非商業用途，以及年營收低於 100 萬美元（或等值當地貨幣）的組織和個人的商業使用。如果您的年營收超過 100 萬美元，任何對該模型或其衍生作品的商業使用都需要直接從 Stability AI 獲得企業許可證。您可以在 此處 提交企業許可證申請。更多信息請參考 Stability AI 的 社區許可證。

模型來源

• 倉庫：https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d
• 技術報告：https://arxiv.org/pdf/2501.04689
• 視頻總結：https://youtu.be/mlO3Nc3Nsng
• 項目頁面：https://spar3d.github.io
• arXiv 頁面：https://arxiv.org/abs/2501.04689

訓練數據集

我們使用了 Objaverse 數據集的渲染圖像，該數據集遵循開放數據公共屬性許可證。我們採用了增強的渲染方法，更接近現實世界圖像的分佈，顯著提高了模型的泛化能力。我們根據許可證審查過濾對象，並精心挑選了適合訓練的子集。

預期用途

預期用途包括：

• 藝術品生成，以及在設計和其他藝術過程中的應用。
• 教育或創意工具中的應用。
• 重建模型的研究，包括瞭解這些模型的侷限性。

模型的所有使用都應符合我們的 可接受使用政策。

非預期用途

該模型並非用於生成真實準確的人物或事件表示。因此，使用該模型生成此類內容超出了其能力範圍。

🔧 技術細節

文檔未提供具體的技術實現細節，故跳過此章節。

📄 許可證

• 社區許可證：適用於研究、非商業用途，以及年營收低於 100 萬美元（或等值當地貨幣）的組織和個人的商業使用。如果您的年營收超過 100 萬美元，任何對該模型或其衍生作品的商業使用都需要直接從 Stability AI 獲得企業許可證。您可以在 此處 提交企業許可證申請。更多信息請參考 Stability AI 的 社區許可證。

🛡️ 安全說明

作為我們安全設計和負責任 AI 部署方法的一部分，我們在模型開發的各個階段（從預訓練開始，到持續開發、微調以及每個模型的部署）都實施了安全措施。我們已經實施了多項安全緩解措施，旨在降低嚴重危害的風險。然而，開發者有責任根據其特定用例進行自己的測試並應用額外的緩解措施。有關我們的安全方法的更多信息，請訪問我們的 安全頁面。

聯繫我們

請報告模型的任何問題或與我們聯繫：

• 安全問題：safety@stability.ai
• 安全漏洞：security@stability.ai
• 隱私問題：privacy@stability.ai
• 許可證及一般問題：https://stability.ai/license
• 企業許可證：https://stability.ai/enterprise