利用stable diffusion制作2D转3D

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#stable diffusion #人工智能 #AIGC

第一步，将图片拖入Tagger界面。用反推命令推出图片的大致提示词，然后卸载模型（避免占用过多显存），最后复制提示词粘贴到文生图界面。

利用stable diffusion制作2D转3D

第二步，来到文生图界面。选择Rev Animated模型，首先粘贴上2D转3D起手式，然后粘贴Tagger反推得到的提示词，选择你喜欢的采样器和采样步数（建议30~40），尺寸与原图保持一致。

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SD拓展 depthmap 使用2D图片转换3D动态视频
Mr数据杨
07-13 4200
通过插件，Stable Diffusion开辟了将2D图像转化为3D效果的新途径。插件利用多样化的深度估计模型，从不同的网络架构出发，优化了各类场景下的深度表现力。生成的深度图不仅可直接用于3D图像展示，还可进一步拓展应用于3D视频制作等领域。用户在短时间内便能实现从深度图生成、3D图像创建到3D视频制作的完整流程体验。正因如此，插件不仅适合新手用户，也为专业创作者在艺术设计、游戏开发等领域提供了便利和灵感，实现图像从二维向三维的无限可能。
Stable Diffusion与Blender结合：3D场景AI渲染新思路
AI天才研究院
06-02 1016
在当今的数字创作领域，3D场景渲染一直是一个重要且具有挑战性的任务。传统的渲染方法往往需要大量的时间和专业技能，且在实现一些复杂的视觉效果时存在一定的局限性。Stable Diffusion作为一种强大的文本到图像生成模型，能够根据输入的文本描述生成高质量的图像。而Blender是一款开源的3D创作软件，拥有丰富的建模、动画和渲染功能。
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5828
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
轻松入门：利用Stable Diffusion实现平面2D图像到3D建模的转换教程
m0_59236602的博客
11-20 1236
如何将2d角色转化成3d角色？ 不需要建模，通过sd可以直接将你的2d图片转化成3d效果图。 而且操作特别简单，只需要3个步骤，这篇内容我们来说下整个流程
Stable Diffusion：设计师睡不着了！一键实现场景精细人物逼真，表情丰富的3D大模型
2401_85725028的博客
07-04 1111
一个超级漂亮的中国女孩的特写，头像，快乐和微笑的表情，棕色的眼睛，深色的头发，剪短的发型，干净的皮肤，看着镜头，穿着深色的衬衫，灰色的背景。杰作，最好的质量，1男生，独唱，关蓝高头，黑头发，发带，黑眼睛，运动服，篮球服，复古艺术风格，无袖，双手插在口袋里，看着观众。杰作，最好的质量，官方艺术，超高分辨率，8k，一个抱着猫的女孩，惊讶的表情，白色背心，看着观众，在房间里，白天，柔和的光线。杰作，最好的质量，官方艺术，超高分辨率，8k，一个男孩和一个女孩，微笑，背靠背，看着观众，全身，建筑背景，天空，阳光。
AI绘画SD教程｜线稿上色和转3d效果，真的太惊艳了！
A1353192296的博客
04-12 1212
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
Stable Diffusion与3D建模结合：AI助力3D内容创作
AI天才研究院
06-01 736
在当今数字化时代，3D内容创作在游戏开发、影视制作、虚拟现实等众多领域具有至关重要的地位。传统的3D建模过程往往需要专业的技能和大量的时间投入。而Stable Diffusion作为一种强大的文本到图像生成模型，能够根据文本描述生成高质量的图像。将Stable Diffusion与3D建模相结合，可以极大地提高3D内容创作的效率和创意性。本文的目的在于全面介绍这种结合的技术原理、实现方法和应用场景，范围涵盖了从基础概念到实际项目开发的各个方面。
十五）Stable Diffusion使用教程：另一个线稿出3D例子
jimson_zhu的博客
09-18 880
以小巧精致的珠宝（晶莹剔透的宝石）为主题的静物场景。产品定位显眼，专业摄影师将产品置于阳光下，阳光透过珠宝（包括钻石、宝石、抛光银金属）散发出五彩斑斓的光效，构图突出产品的质感和色彩，画面色调温暖，营造出诱人的视觉吸引力，实景, 35mm, 产品图片, 时尚风格, 柔和色调, 3D 渲染, 明亮场景, 32, 摄影摄影, 超写实,立体灯光,白色地面。
Stable Diffusion 入门简明教程
m0_74942241的博客
09-27 2213
Stable Diffusion (以下简称 SD) 是一个文本到图像生成模型, 即通常所说的 AI 绘画Stable Diffusion WebUI 是一个工具包, 为 SD 提供了一个便捷的交互界面本文不需要你有任何基础知识, 如果有步骤不理解, 可以先跟着做, 先用起来再回头理解。
AI绘画：夜色倾城 精致佳人【Stable Diffusion提示词】
qq_41314882的博客
03-14 1431
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
SemCity： 一个应用于真实户外环境场景生成的3D Diffusion模型
soaring_casia的专栏
05-07 1624
收录于CVPR2024，该方法生成的场景不仅视觉上更吸引人，在语义细节方面也更丰富，有效地捕捉了场景中各种物体的复杂性。
【三维生成】Make-it-3D：diffusion+NeRF从单张图像生成高保真三维物体（上交&微软）
qq_45752541的博客
06-30 3592
从一个真实或人工生成的单张图像中创建高保真度的3D内容。这将为艺术表达和创意开辟新的途径，例如为像Stable Diffusion这样的前沿2D生成模型创建的幻想图像带来3D效果。通过提供一种更易于访问和自动化的创建视觉上惊人的3D内容的方法，研究者希望吸引更广泛的受众加入到轻松的3D建模世界中来。本文探讨了仅使用单张图像创建高保真度3D内容的问题。这本质上是一项具有挑战性的任务，需要估计潜在的3D几何结构，并同时产生未见过的纹理。为了解决这个问题，
试试这个AI实验：把2D图像转换成3D
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whale52hertz的博客
05-09 1万+
文章来源：ATYUN AI平台 2D图像转换为3D 今年1月，Fleisher和Shirin Anlen（该AI的开发人员）写了一个关于图像转换的AI，用来从视频中剔除角色。最近，通过交互式AI实验更新了他们的网站，该实验可将任何平面图像转换为3D。 视频链接：试试这个AI实验：把2D图像转换成3D 我们以前也见过类似的AI，但这次做的不仅仅是面部重建。它可以给任何网络摄像头提供Ki...
(附源码连接)利用AI将2D照片合成3D场景
专注于人工智能领域的小何尚
06-10 2726
新的 NVIDIA NGP Instant NeRF 很好地介绍了神经辐射场的入门。 在短短一个小时内，您就可以编译代码库、准备图像并训练您的第一个 NeRF。 与其他 NeRF 实现不同，Instant NeRF 只需要几分钟就可以训练出漂亮的视觉效果。您可以轻松地利用它将几张2D照片合成3D场景我将向您介绍制作您的第一个 NeRF 的细节。 我介绍了几个关键技巧来帮助您编译代码库并解释如何捕获良好的输入图像。 我将浏览 GUI 界面并解释如何优化您的场景参数。 最后，我将展示您必须从场景中创建动画。对于
AI绘图-模型推荐07-2D图片3D化模型
在路上的博客
08-29 522
今天给大家分享一个模型，主要是针对IP设计训练模型，可以输出类似泡泡玛特的3D风格，也可以图生图将2D画面3D化，主要生成偏向Q版可爱风。模型地址：https://civitai.com/models/89804/ip-design-or-3d。
一文读懂Diffusion model
weixin_38410551的博客
08-06 1785
扩散模型
Dif-Fusion：第一个基于扩散模型实现的红外光与可见光图像融合的论文
qq_43799400的博客
11-14 3978
第一个基于扩散模型实现的红外光与可见光图像融合的论文。Dif-Fusion: Towards High Color Fidelity in Infrared and Visible Image Fusion with Diffusion Models
【Diffusion分割】FDiff-Fusion：基于模糊学习的去噪扩散融合网络
qq_43583311的博客
09-24 1877
近年来，去噪扩散模型在图像分割建模中取得了令人瞩目的成就。凭借其强大的非线性建模能力和优越的泛化性能，去噪扩散模型逐渐被应用到医学图像分割任务中，为该领域带来了新的视角和方法。然而，现有方法忽略了分割边界的不确定性和区域的模糊性，导致分割结果不稳定、不准确。为解决这一问题，本文提出了一种基于模糊学习的三维医学图像分割去噪扩散融合网络（FDiff-Fusion）。通过将去噪扩散模型集成到经典的 UNet 网络中，该模型可以有效地从输入的医学图像中提取丰富的语义信息，从而为医学图像分割提供出色的像素级表示。
【深度学习】Diffusion扩散模型原理解析1
sdksdf的博客
05-10 5406
1、前言 diffusion，这几年一直很火的模型，比如这段时间在网上的文生图大模型——Stable diffusion。就是以diffusion作为基底模型，但由于该模型与VAE那边，都涉及了较多了概率论知识，实在让人望而却步。所以，本文将对diffusion进行数学原理推导，如果你没有上过概率论这门课，建议先去学。 论文： ①Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics (arxiv.org) ②Denoising Diff
stable diffusion 生成3D场景
最新发布
07-02
生成3D场景的过程涉及多个步骤，通常结合Stable Diffusion与3D建模工具来实现。以下是具体的流程和技术要点： ### 1. **文本提示输入** 首先，需要提供一个描述性的文本提示（prompt），该提示将指导模型生成符合预期的图像内容。例如，“一座未来主义风格的城市，夜晚，霓虹灯光闪烁”。 ### 2. **生成2D图像** 利用Stable Diffusion模型，根据提供的文本提示生成一张或多张2D图像。这些图像可以作为后续3D建模的基础[^2]。 ```python # 示例代码：使用Stable Diffusion生成2D图像 from diffusers import StableDiffusionPipeline # 加载预训练的Stable Diffusion模型 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4") pipe = pipe.to("cuda") # 如果有GPU支持，可以加速生成过程 # 输入文本提示 prompt = "A futuristic city at night with neon lights" image = pipe(prompt).images[0] # 保存生成的图像 image.save("futuristic_city.png") ``` ### 3. **纹理映射** 生成的2D图像可以用于纹理映射到3D模型上。这一步骤可以通过3D建模软件（如Blender、Maya等）完成，将生成的图像作为材质贴图应用到3D模型表面[^1]。 ### 4. **模型参考与场景构建** 在生成3D场景时，可以使用生成的2D图像作为参考，帮助构建更精确的3D模型。通过引入相机姿态（camera pose）信息，可以在不同视角下生成一致的图像，从而提高3D场景的真实感和一致性[^4]。 ### 5. **3D模型生成** 为了生成3D模型，可以采用一些特定的技术或插件，如ControlNet，它可以帮助控制生成图像的姿态和结构。此外，还可以使用其他3D生成工具（如NeRF、DeepSDF等）将2D图像转换为3D模型[^5]。 ```python # 示例代码：使用ControlNet进行精细控制 from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel # 加载ControlNet模型 controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny") pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet ) pipe = pipe.to("cuda") # 输入文本提示和边缘检测图像 prompt = "A futuristic city at night with neon lights" canny_image = ... # 这里应提供一个边缘检测图像作为控制信号 image = pipe(prompt, image=canny_image).images[0] # 保存生成的图像 image.save("futuristic_city_controlled.png") ``` ### 6. **3D场景优化** 最后，可以通过多次迭代和优化，调整3D模型的细节，确保场景中的各个元素协调一致。可以使用基于SDS（Score Distillation Sampling）的方法进一步优化3D场景[^4]。 --- ###
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