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• 图像转3D 数据集：
  • allenai/objaverse 推理：false 管道标签：图像转3D 额外授权提示：>- 点击"同意"即表示您同意许可协议 并确认已知悉Stability AI的隐私政策。 额外授权字段： 姓名：文本 邮箱：文本 国家：国家选择 所属组织或机构：文本 是否接收Stability AI产品、服务和研究的电子邮件更新及促销？： 类型：选择 选项：
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SPAR3D：稳定点感知3D模型

项目主页

**稳定点感知3D（SPAR3D）**是基于SF3D的大型重建模型，具备实时编辑能力，可在1秒内从单张图像生成带纹理UV展开的3D网格资产。通过首创的双阶段架构，SPAR3D将快速点云扩散模型与回归网格预测相结合，实现了对3D物体生成前所未有的控制力。

重要提示：年收入达到或超过100万美元（或等值当地货币）的个人或组织，无论收入来源为何，在商业使用SPAR3D、其衍生作品（如"微调"模型）或其输出前，必须直接从Stability AI获取企业商业许可证。您可通过https://stability.ai/enterprise提交企业许可证申请。更多信息请参阅Stability AI社区许可证：https://stability.ai/license。

模型说明

• 开发方：Stability AI
• 模型类型：Transformer图像转3D模型
• 模型细节：该模型训练用于在1秒内从单张图像创建3D模型。资产经过UV展开和纹理处理，并执行去光照步骤，便于在游戏引擎或渲染工作等下游应用中使用。模型还能预测每物体材质参数（粗糙度、金属度），增强渲染时的反射表现。输入尺寸需为512x512像素。通过快速点扩散模型作为条件，我们实现了背面建模的改进。详见我们的技术报告和视频摘要。

许可证

• 社区许可证：年收入低于100万美元的组织和个人可免费用于研究、非商业及商业用途。若年收入超过100万美元，任何商业使用需从Stability AI获取企业许可证。申请链接：https://stability.ai/enterprise。详情参见：https://stability.ai/license。

模型来源

• 代码库：https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d
• 技术报告：https://arxiv.org/pdf/2501.04689
• 视频摘要：https://youtu.be/mlO3Nc3Nsng
• 项目主页：https://spar3d.github.io
• arXiv页面：https://arxiv.org/abs/2501.04689

训练数据集

我们使用Objaverse数据集（遵循开放数据共享署名许可）的渲染图。通过增强渲染方法更真实地模拟现实世界图像分布，显著提升模型泛化能力。我们基于许可证审查筛选物体，并精选适合训练的样本子集。

使用指南

使用方法请参见GitHub代码库

适用场景

包括但不限于：

• 艺术作品生成及设计流程应用
• 教育或创意工具开发
• 重建模型研究（含模型局限性分析）

所有使用需符合可接受使用政策。

非适用场景

本模型未针对人物或事件的真实再现进行训练，因此生成此类内容超出模型能力范围。

安全性

作为安全设计及负责任AI部署的一部分，我们从预训练阶段到持续开发、微调及部署全程实施安全措施。已采取多项安全缓解方案以降低严重危害风险，但开发者需根据具体用例进行额外测试和防护。
更多安全策略详见安全页面。

联系方式

问题反馈请联系：

• 安全问题：safety@stability.ai
• 安全问题：security@stability.ai
• 隐私问题：privacy@stability.ai
• 许可证及常规咨询：https://stability.ai/license
• 企业许可证：https://stability.ai/enterprise