Modèles de diffusion

État de l'art de la génération 3D à base de modèle de diffusion et autres techniques.

Diffusion

Gemini Diffusion

What is a diffusion model?
Traditional autoregressive language models generate text one word – or token – at a time. This sequential process can be slow, and limit the quality and coherence of the output.
Diffusion models work differently. Instead of predicting text directly, they learn to generate outputs by refining noise, step-by-step. This means they can iterate on a solution very quickly and error correct during the generation process. This helps them excel at tasks like editing, including in the context of math and code.

HuggingFace, Dylan Ebert

Diffusion models explained simply

The Principles of Diffusion Models

Hunyuan3D-Omni

2025

https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni

MeshCoder

2025

https://huggingface.co/papers/2508.14879

LL3M

2025

https://threedle.github.io/ll3m/

MeshLLM

2025

https://huggingface.co/papers/2508.01242

Assembler

2025

https://huggingface.co/papers/2506.17074

VertexRegen

2025

https://vertexregen.github.io/

BrepDiff

2025

https://brepdiff.github.io/

3dtown

2025

3dtown

Roblox

2025

Cube: Generative AI System for 3D

HuggingFace : cube3d-interactive

MeshGen

2025

https://github.com/huggingface/meshgen

The Scene Language

2025

https://ai.stanford.edu/~yzzhang/projects/scene-language/

https://github.com/zzyunzhi/scene-language

Blot3D

2025

Bolt3D

Hunyuan3D

2025

Hunyuan3D-2

Tencent Hunyuan3D-1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation (pdf)

SketchDream

2024

https://github.com/IGLICT/SketchDream

Text2CAD

2024

https://sadilkhan.github.io/text2cad-project/

BlenderLLM

2024

BlenderLLM: Training Large Language Models for Computer-Aided Design with Self-improvement

Github

HuggingFace

VFusion3D

2024

https://junlinhan.github.io/projects/vfusion3d.html

https://huggingface.co/spaces/facebook/VFusion3D

https://github.com/facebookresearch/vfusion3d

Disons… que ce n'est pas encore parfaitement au point ! Et pourtant, quoi de plus commun que l'iconique Villa Savoye.

Résultat : un fichier (“un blob!”) de 40 Mo, là où un bon modeleur ne dépasserait pas 1Mo.

Et surtout : un maillage totalement “abstrait”, ... inexploitable.

On savait que les Grands Modèles de Langage n'allaient pas remplacer l'activité des programmeurs avant un bon moment… on peut dire, avec cet exemple issu de la recherche de haut niveau (Meta/Oxford), que l'activité de modélisation 3D n'est pas non plus menacée, à court terme à tout le moins. Une bonne nouvelle ?

MeshGPT

2023

https://github.com/audi/MeshGPT