Hunyuan3D-2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
Hunyuan3D-2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.
TRELLIS 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打可伸缩。
Official repo for paper "Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation" (CVPR'25 Spotlight).
Wonder3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion for 3D Generation
Hunyuan3D-2.1 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打适合生产环境。
From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material
DreamCraft3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2024] Official implementation of DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior
HunyuanWorld-1.0 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Generating Immersive, Explorable, and Interactive 3D Worlds from Words or Pixels with Hunyuan3D World Model
PartCrafter 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
[NeurIPS 2025] PartCrafter: Structured 3D Mesh Generation via Compositional Latent Diffusion Transformers
WorldGen 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
🌍 WorldGen - Generate Any 3D Scene in Seconds
MotionGPT 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2023] MotionGPT: Human Motion as a Foreign Language, a unified motion-language generation model using LLMs
Make-It-3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2023] Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior
TripoSG 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
TripoSG: High-Fidelity 3D Shape Synthesis using Large-Scale Rectified Flow Models
One-2-3-45 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2023] Official code of "One-2-3-45: Any Single Image to 3D Mesh in 45 Seconds without Per-Shape Optimization"
Magic123 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR'24] Official PyTorch Implementation of Magic123: One Image to High-Quality 3D Object Generation Using Both 2D and 3D Diffusion Priors
HunyuanWorld-Voyager 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打实时。
Voyager is an interactive RGBD video generation model conditioned on camera input, and supports real-time 3D reconstruction.
📦Portable package for running Hunyuan3D 2.0/2.1 on Windows. | 混元 3D 2.0/2.1 整合包
📦Portable package for running Hunyuan3D 2.0/2.1 on Windows. | 混元 3D 2.0/2.1 整合包
momask-codes 是用 Python 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Official implementation of "MoMask: Generative Masked Modeling of 3D Human Motions (CVPR2024)"
MV-Adapter 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打易用。
[ICCV 2025] Official impl. of "MV-Adapter: Multi-view Consistent Image Generation Made Easy"
Direct3D-S2 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打易用。
[NeurIPS 2025] Direct3D‑S2: Gigascale 3D Generation Made Easy with Spatial Sparse Attention
cube 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重。
Roblox Foundation Model for 3D Intelligence
LLaMA-Mesh 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unifying 3D Mesh Generation with Language Models
AvatarCLIP 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[SIGGRAPH 2022 Journal Track] AvatarCLIP: Zero-Shot Text-Driven Generation and Animation of 3D Avatars
text2room 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Text2Room generates textured 3D meshes from a given text prompt using 2D text-to-image models (ICCV2023).
3DTopia-XL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2025 Highlight] 3DTopia-XL: High-Quality 3D PBR Asset Generation via Primitive Diffusion
MeshAnythingV2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2025] From anything to mesh like human artists. Official impl. of "MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation With Adjacent Mesh Tokeniza…
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。