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Unique3D

High-Quality and Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image

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Unique3D从单视图图像生成高保真度和多样化纹理的网格，在4090上大约需要30秒。

推理准备

Linux系统设置

conda create -n unique3d
conda activate unique3d
pip install -r requirements.txt

交互式推理：运行您的本地gradio演示

下载ckpt.zip，并将其解压到ckpt/*。

Unique3D
    ├──ckpt
        ├── controlnet-tile/
        ├── image2normal/
        ├── img2mvimg/
        ├── realesrgan-x4.onnx
        └── v1-inference.yaml

在本地运行交互式推理。

python app/gradio_local.py --port 7860

获取更好结果的提示

Unique3D对输入图像的朝向非常敏感。由于训练数据的分布，正交正视图像通常总是能带来良好的重建。对于人物而言，最好是 A-pose 或者 T-pose，因为目前训练数据很少含有其他类型姿态。
有遮挡的图像会导致更差的重建，因为4个视图无法覆盖完整的对象。遮挡较少的图像会带来更好的结果。
尽可能将高分辨率的图像用作输入。

致谢

我们借用了以下代码库的代码。非常感谢作者们分享他们的代码。

合作

我们使命是创建一个具有3D概念的4D生成模型。这只是我们的第一步，前方的道路仍然很长，但我们有信心。我们热情邀请您加入讨论，并探索任何形式的潜在合作。如果您有兴趣联系或与我们合作，欢迎通过电子邮件([email protected])与我们联系。