SF3D ist ein auf Deep Learning basierendes 3D-Asset-Generierungsmodell, das aus einem einzelnen Bild schnell texturierte 3D-Modelle mit UV-Entfaltung und Materialparametern generieren kann. Im Vergleich zu traditionellen Methoden wurde SF3D speziell für die Netzerzeugung trainiert und integriert eine schnelle UV-Entfaltungstechnologie, um schnell Texturen zu generieren, anstatt auf Vertexfarben angewiesen zu sein. Darüber hinaus lernt das Modell Materialparameter und Normal Maps, um die visuelle Qualität des rekonstruierten Modells zu verbessern. SF3D führt auch einen Entbeleuchtungsschritt ein, der effektiv niederfrequente Beleuchtungseffekte entfernt und sicherstellt, dass das rekonstruierte Netz unter neuen Beleuchtungsbedingungen einfach zu verwenden ist.