Nvidia·GET3D：一款生成式AI模型，包括几何分支和纹理分支

GET3D是NVIDIA研发的生成式AI模型，基于生成对抗网络（GAN）实现从单张2D图像直接生成高保真、带纹理的3D网格。模型包括几何分支（负责形状）和纹理分支（负责PBR材质），并配备判别器用于同时评估几何与纹理的真实性。其核心参数量约1000万（生成器）和1500 万（判别器），能够在GPU 加速下实现 每秒约20个3D形状的高速生成。

NVIDIA GET3D平台特点：

1、图像‑到‑3D：

仅需单张RGB图像，无需多视角或深度信息即可生成完整网格与纹理。

2、高保真几何&PBR纹理：

支持复杂拓扑、细节丰富的几何以及符合物理渲染的材质，直接可用于游戏引擎。

3、可扩展性：

支持多类别（车辆、动物、人物、建筑等）模型生成，且可在不同分辨率下平滑插值。

4、GPU加速：

依托NVIDIA硬件实现秒级生成，适合大规模资产生产线。

5、开放源码&免费：

项目在GitHub上开源，提供API与示例代码，便于二次开发与平台集成。

6、兼容主流格式：

输出OBJ、FBX等常用3D文件，直接导入Unity、Unreal、Omniverse等。

7、可与Omniverse集成：

在NVIDIA Omniverse AI ToyBox中提供即插即用的3D内容生成入口。

NVIDIA GET3D主要应用场景：

1、游戏与虚拟现实：

快速生成游戏资产（角色、道具、场景），缩短美术制作周期；可直接输出Unity/Unreal可用的FBX/OBJ。

2、数字孪生与仿真：

为工业、建筑、城市规划等数字孪生平台提供高保真模型，实现快速原型搭建。

3、影视特效与动画：

通过图像‑到‑3D的方式快速构建特效素材，降低手工建模成本。

4、电商与AR/VR营销：

将商品图片即时转化为可交互的3D模型，提升线上展示与沉浸式购物体验。

5、机器人与自动驾驶仿真：

生成多样化的障碍物与环境模型，用于训练感知与规划算法。

6、教育与科研：

为教学、科研提供快速的3D数据集，支持计算机视觉、图形学等实验。

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标签： 3D场景, AI三维生成

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