Open3D 是一个现代 3D 数据处理库，提供点云、网格、RGB-D 和 3D 可视化等算法与工具，支持 C++ 和 Python，可用于 3D 感知、重建与机器学习研究。

腾讯混元开源的大规模扩散模型，能从文本或图片直接生成高分辨率3D模型，带精细几何形状和纹理，省去手工建模流程。

轻量级 C++ 网格优化库，通过顶点缓存重排、索引压缩和网格简化，让 3D 模型体积更小、GPU 渲染更快。

开源的三维网格处理系统，支持网格编辑、简化、重建和点云处理，适合处理扫描或打印前的 3D 模型。

压缩和解压 3D 几何网格与点云，显著减小 3D 图形体积，让存储和网络传输更省空间、更快。

微软开源的统一 3D 生成模型，用结构化 3D 潜变量把文本或图像转成高质量 3D 资产，支持大规模、多用途的 3D 内容创作。

把参考图片重建为纯代码、可动画的 Three.js 程序化模型，省去手工建模，适合在网页里快速生成可交互 3D 场景。

基于节点的可视化编程工具箱，把照片一键重建为带纹理的 3D 模型，覆盖相机追踪、多视图立体和 HDR 成像等流程。

基于 TypeScript 的 Web 3D 游戏与渲染引擎，封装 WebGL/WebGPU/WebXR，让开发者直接在浏览器里搭建高性能 3D 场景和游戏。

从单张图片快速生成 3D 网格模型，基于稀疏视角大重建模型，几秒内就能输出可用的网格资产。

开源的多视图立体视觉重建库，把稀疏点云补成稠密点云、网格和纹理模型，是三维重建流水线里做稠密重建的常用组件。

从单张图片生成结构化、可分解的 3D 网格模型，把物体拆成多个部件分别建模，方便后续编辑和装配。

用 JavaScript/TypeScript 读写、编辑和优化 glTF 2.0 模型，支持压缩、网格处理与场景图操作，浏览器和 Node.js 都能跑。

跨厂商 3D 高斯泼溅训练器，能把视频转成 splat 再生成网格，支持 Vulkan 或 CUDA 后端，并带量化训练加速。

从多视角立体图像给三维重建模型自动生成纹理贴图，解决重建网格缺少真实感表面外观的问题。

C++ 编写的三维几何处理 SDK，提供网格布尔运算、修复、简化、重网格化、偏移、点云三角化和 ICP 配准，并带 Python、C#、C 和 JavaScript 绑定。

实时紧耦合激光雷达-惯性-视觉里程计与建图系统，输出带RGB颜色的稠密点云和网格，适合无人机、机器人在复杂场景下做鲁棒SLAM与三维重建。

封装 MeshFix 的 Python 库，能自动修补三角网格表面的孔洞和缺陷，适合 3D 重建后处理。

轻量级 C++17 单头文件库，用于读写 PLY 3D 网格格式，适合在图形和视觉项目里快速集成模型导入导出。

基于视觉惯性里程计的实时 SLAM 系统，能在 CPU 上完成定位、建图并生成三维网格，适合机器人与状态估计场景。

MILo 是 SIGGRAPH Asia 2025 的官方实现，把网格优化嵌进 3D 高斯泼溅流程，从多视角图像重建出细节丰富又轻量的表面网格。

从多视角图像生成三维网格模型，通过形变网络逐步细化网格顶点，解决单视图重建细节不足的问题。

基于 Vulkan 的 3D 高斯泼溅高级查看器，集成光栅化、光线追踪与网格着色器等多种渲染方式，用于实时可视化三维高斯场景。

从动态相机拍摄的视频中恢复人体网格，能处理遮挡和全局轨迹，适合做人体动作捕捉与三维重建研究。

无需训练即可从视频中恢复人体网格模型，结合 SAM-3、Diffusion-VAS 和 SAM-3D-Body 实现 4D 人体重建，适合快速做视频人体建模。

单张图片一次前向即可重建画面中多人的 SMPL-X 三维人体网格与姿态，提供 PyTorch 推理代码和预训练模型，适合做多人姿态估计与人体重建的落地验证。

用 Go 写的不可变网格处理库，支持 glTF、OBJ、PLY 等格式，适合做程序化几何生成和 3D 网格编辑。

把 3D 高斯泼溅烘焙进扩散去噪器，单阶段从单张图快速生成和重建可扩展的 3D 场景与网格，免去多阶段流程。

跨平台开源 3D 雕刻软件，支持高密度网格、重拓扑、贴图绘制，内置图/文生 3D 与高斯泼溅，可导出游戏级 LOD 并直发 Unreal。

用 2D 高斯泼溅做激光雷达里程计与建图，同步完成位姿估计和可渲染的网格重建，适合自动驾驶与机器人三维场景建模。