Unique3D是开源的一个单张图像到3D模型转换的框架，通过结合多视图扩散模型和法线扩散模型，以及一种高效的多级上采样策略，可以从单张图片中快速生成具有高保线D网格。

　　Unique3D结合ISOMER算法进一步确保了生成的3D模型在几何和色彩上的一致性和准确性，仅需30秒即可完成从单视图图像到3D模型的转换，简而言之：随意丢给它一张图片，它都能在短短30秒内，生成和原图一样精细的3D模型！

　　单图像3D网格生成：Unique3D能够从单个2D图像自动生成3D网格模型，将平面图像转换为具有空间深度的三维形态。

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　　多视角视图生成：系统使用多视图扩散模型生成同一物体的四个正交视图图像，这些视图从不同方向捕捉物体的特征，为3D重建提供全面的视角信息。

　　法线贴图生成：Unique3D为每个多视角图像生成对应的法线贴图，这些贴图记录了物体表面的朝向信息，对于后续的3D模型渲染至关重要，能够模拟光线如何与表面相互作用，增强模型的真实感。

　　多级分辨率提升：通过多级上采样过程逐步提高生成图像的分辨率，从低分辨率到高分辨率(如从256x256到2048x2048)，使得3D模型的纹理和细节更加清晰。

　　几何和纹理细节整合：在重建过程中，Unique3D将颜色信息和几何形状紧密结合，确保生成的3D模型在视觉上与原始2D图像保持一致，同时具有复杂的几何结构和丰富的纹理细节。

　　高保线D模型在形状、纹理和颜色上与输入的2D图像高度一致，无论是在几何形态的准确性还是纹理的丰富性上都达到了高保真度的标准。

　　速度很快，相较于市面上其他主流AI工具而言，从照片到模型生成的速度非常快，甚至有的模型生成只需要30秒！效果好，生成的3D模型在造型上相对来说很准确，从泡泡玛特的MOLLY、生成人物以及罐子上的花纹来看，不管是纹理还是形状，都非常还原参考照片。

　　创始人兼CEO胡雅婷，毕业于北京大学计算机系，曾在谷歌、阿里、字节做过算法工程师。更牛的是近期36Kr评选的2024 U36创业者中最年轻的一位。

　　技术合伙人兼CTO吴凯路，来自天才少年齐聚的清华姚班，在叉院做在3D生成和NeRF科研，创新性的提出了FSD（text-to-3d流分数蒸馏）和MemSR（高效训练超分辨率模型）等工作。

　　COO任靳珊，本科毕业于北大，艺术史论与工商管理双学位，硕士毕业于芝加哥大学，曾在海内外美术馆、腾讯艺术等有过策展商务文创经历。

　　可能很多人又会担心失业了，不至于哈，从目前小编所测试的所有的AI生成模型的效果来看，没有可以直接应用到实际项目中的，无论模型精细程度还是纹理都需要手动调整，用到一些VR或者简单的场景中，想生成了就扔到你的项目中用？咳咳咳，不可能！所以好好练手吧，提高技艺，让自己变得有核心竞争力才是王道。“科技以人为本”

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