🎨 设计

Masterpiece Studio

Masterpiece Studio是首个为独立创作者打造的完整VR 3D创意套件,利用生成式人工智能技术实现了轻松生成、编辑和发布3D作品。它提供了一系列功能强大的工具,让用户可以快速创建惊人的虚拟现实体验。Masterpiece Studio具有直观易用的界面,支持各种3D创作需求,包括建模、贴图、动画等。用户可以通过VR设备直接进行交互式编辑,还可以将作品导出到各种平台上进行展示和发布。Masterpiece Studio还提供了丰富的素材库和模板,帮助用户快速上手并实现创意的无限可能。

#设计
#创意
#3D
#VR
#独立创作者
定价: 免费试用
Masterpiece Studio

产品详情

让3D设计变得轻松 - 创造、编辑、发布

主要功能

1
生成式人工智能技术
2
直观易用的界面
3
支持建模、贴图、动画等功能
4
交互式编辑
5
导出到多种平台

快速访问

访问官网 →

所属分类

🎨 设计
› AI 3D工具
› AI游戏创作

相关推荐

发现更多类似的优质AI工具

3D Mesh Generation

3D Mesh Generation

3D Mesh Generation是Anything World推出的一款在线3D模型生成工具,它利用人工智能技术,允许用户通过简单的文字描述或上传图片来快速生成3D模型。这项技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得没有专业3D建模技能的用户也能轻松创建出高质量的3D内容。产品背景信息显示,Anything World致力于通过其平台提供创新的3D内容创建解决方案,而3D Mesh Generation是其产品线中的重要组成部分。关于价格,用户可以在注册后查看具体的定价方案。

人工智能 设计工具
🎨 设计
MakerLab

MakerLab

MakerLab是一个在线平台,提供多种3D模型设计工具,包括花瓶生成器、标牌定制器等,用户可以根据自己的需求快速轻松地创建个性化的3D模型。该平台支持用户使用模板创作作品,也提供了创意试验场,让用户可以尝试使用AI扫描仪等前沿技术。MakerLab的背景信息显示,它是由BamBam Lab运营的,旨在为用户提供一个自由创作和分享创意的空间。目前,该平台提供免费和付费的服务,用户可以根据自己的需求选择合适的服务。

AI技术 设计工具
🎨 设计
3DTopia-XL

3DTopia-XL

3DTopia-XL 是一个基于扩散变换器(DiT)构建的高质量3D资产生成技术,使用一种新颖的3D表示方法 PrimX。该技术能够将3D形状、纹理和材质编码到一个紧凑的N x D张量中,每个标记是一个体积原语,锚定在形状表面上,用体素化载荷编码符号距离场(SDF)、RGB和材质。这一过程仅需5秒即可从文本/图像输入生成3D PBR资产,适用于图形管道。

3D生成 扩散变换器
🎨 设计
Phidias

Phidias

Phidias是一个创新的生成模型,它利用扩散技术进行参考增强的3D生成。该模型通过图像、文本或3D条件生成高质素的3D资产,并且能够在几秒钟内完成。它通过整合三个关键组件:动态调节条件强度的Meta-ControlNet、动态参考路由以及自参考增强,显著提高了生成质量、泛化能力和可控性。Phidias为使用文本、图像和3D条件进行3D生成提供了统一框架,并具有多种应用场景。

图像处理 AI设计
🎨 设计
MeshAnything

MeshAnything

MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。

3D设计 网格生成
🎨 设计
MaPa

MaPa

MaPa是一种创新的方法,能够根据文本描述为3D网格生成材质。该技术通过创建分段的程序化材质图来表示外观,支持高质量渲染,并在编辑上提供了显著的灵活性。利用预训练的2D扩散模型,MaPa在不需要大量配对数据的情况下,架起了文本描述和材质图之间的桥梁。该技术通过分解形状为多个部分,并设计了控制段的扩散模型来合成与网格部分对齐的2D图像,进而初始化材质图的参数,并通过可微分渲染模块进行微调,以产生符合文本描述的材质。广泛的实验表明,MaPa在逼真度、分辨率和可编辑性方面优于现有技术。

3D设计 逼真渲染
🎨 设计
Interactive3D

Interactive3D

Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。

创意工具 3D生成
🎨 设计
GRM

GRM

GRM是一种大规模的重建模型,能够在0.1秒内从稀疏视图图像中恢复3D资产,并且在8秒内实现生成。它是一种前馈的基于Transformer的模型,能够高效地融合多视图信息将输入像素转换为像素对齐的高斯分布,这些高斯分布可以反投影成为表示场景的密集3D高斯分布集合。我们的Transformer架构和使用3D高斯分布的方式解锁了一种可扩展、高效的重建框架。大量实验结果证明了我们的方法在重建质量和效率方面优于其他替代方案。我们还展示了GRM在生成任务(如文本到3D和图像到3D)中的潜力,通过与现有的多视图扩散模型相结合。

3D重建 3D生成
🎨 设计
3D AI Studio

3D AI Studio

3D AI Studio 是一款基于人工智能技术的在线工具,可以轻松生成定制的 3D 模型。适用于设计师、开发者和创意人士,提供高质量的数字资产。用户可以通过AI生成器快速创建3D模型,并以FBX、GLB或USDZ格式导出。3D AI Studio具有高性能、用户友好的界面、自动生成真实纹理等特点,可大幅缩短建模时间和降低成本。

AI 3D设计
🎨 设计
CSM 3D Viewer

CSM 3D Viewer

CSM 3D Viewer是一个在线3D模型查看器,允许用户在网页上查看和交互3D模型。它支持多种3D文件格式,提供了旋转、缩放等基本操作,以及更高级的查看功能。CSM 3D Viewer适用于设计师、工程师和3D爱好者,帮助他们更直观地展示和分享3D作品。

设计工具 3D查看器
🎨 设计
ComfyUI-3D-Pack

ComfyUI-3D-Pack

ComfyUI-3D-Pack是一个强大的3D处理插件集合,它为ComfyUI提供了处理3D模型(网格、纹理等)的能力,集成了各种前沿3D重建和渲染算法,如3D高斯采样、NeRF不同iable渲染等,可以实现单视角图像快速重建3D高斯模型,并可转换为三角网格模型,同时还提供了交互式3D可视化界面。

ComfyUI 3D重建
🎨 设计
ComfyUI3D Pack

ComfyUI3D Pack

ComfyUI-3D-Pack是一个强大的3D处理节点插件包,它为ComfyUI提供了处理3D输入(网格、UV纹理等)的能力,使用了最前沿的算法,如3D高斯采样、神经辐射场等。这个项目可以让用户只用单张图片就可以快速生成3D高斯模型,并可以将高斯模型转换成网格,实现3D重建。它还支持多视图图像作为输入,允许在给定的3D网格上映射多视图渲染的纹理贴图。该插件包处于开发中,尚未正式发布到ComfyUI插件库,但已经支持诸如大型多视图高斯模型、三平面高斯变换器、3D高斯采样、深度网格三角剖分、3D文件加载保存等功能。它的目标是成为ComfyUI处理3D内容的强大工具。

3D ComfyUI
🎨 设计
BlockFusion

BlockFusion

BlockFusion是一种基于扩散的模型,可以生成3D场景,并无缝地将新的块整合到场景中。它通过对随机裁剪自完整3D场景网格的3D块数据集进行训练。通过逐块拟合,所有训练块都被转换为混合神经场:其中包含几何特征的三面体,然后是用于解码有符号距离值的多层感知器(MLP)。变分自动编码器用于将三面体压缩到潜在的三面体空间,对其进行去噪扩散处理。扩散应用于潜在表示,可以实现高质量和多样化的3D场景生成。在生成过程中扩展场景时,只需附加空块以与当前场景重叠,并外推现有的潜在三面体以填充新块。外推是通过在去噪迭代过程中使用来自重叠三面体的特征样本来调节生成过程完成的。潜在三面体外推产生语义和几何上有意义的过渡,与现有场景和谐地融合。使用2D布局调节机制来控制场景元素的放置和排列。实验结果表明,BlockFusion能够生成多样化、几何一致且质量高的室内外大型3D场景。

设计工具 模型
🎨 设计
TIP-Editor

TIP-Editor

TIP-Editor是一款准确的3D编辑器,支持文本和图像提示,用户可以通过文本和图像提示以及3D边界框来精确控制编辑区域的外观和位置。采用逐步的2D个性化策略来更好地学习现有场景和参考图像的表示,通过本地编辑来实现精确的外观控制。TIPEditor利用明确灵活的3D高斯飞溅作为3D表示,以便在保持背景不变的同时进行局部编辑。经过大量实验证明,TIP-Editor在指定边界框区域内根据文本和图像提示进行准确编辑,编辑质量和与提示的对齐性在定性和定量上均优于基线。

设计工具 文本提示
🎨 设计
3DTopia

3DTopia

3DTopia是一个两阶段的文本到3D生成模型。第一阶段使用扩散模型快速生成候选项。第二阶段优化第一阶段选择的资产。该模型可以在5分钟内实现高质量的文本到3D生成。

生成模型 3D
🎨 设计
Make-A-Shape

Make-A-Shape

Make-A-Shape是一个新的3D生成模型,旨在以高效的方式训练大规模数据,能够利用1000万个公开可用的形状。我们创新性地引入了小波树表示法,通过制定子带系数滤波方案来紧凑地编码形状,然后通过设计子带系数打包方案将表示布置在低分辨率网格中,使其可生成扩散模型。此外,我们还提出了子带自适应训练策略,使我们的模型能够有效地学习生成粗细小波系数。最后,我们将我们的框架扩展为受额外输入条件控制,以使其能够从各种模态生成形状,例如单/多视图图像、点云和低分辨率体素。在大量实验中,我们展示了无条件生成、形状完成和条件生成等各种应用。我们的方法不仅在提供高质量结果方面超越了现有技术水平,而且在几秒内高效生成形状,通常在大多数条件下仅需2秒钟。

扩散模型 生成模型
🎨 设计