MeshXL
通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
MeshXL 项目介绍
项目背景与目标
MeshXL 是一种用于生成3D网格的预训练生成基础模型家族。其项目的主要目标是通过神经坐标场（Neural Coordinate Field）表示法，利用现代大语言模型（LLM）技术无缝实现非结构化3D网格数据的生成。这种方法验证了一种显式坐标表示结合隐式神经嵌入的方式，这被证实是大规模顺序网格建模的简洁而有效的表示方法。
最新动态
- 2024年9月26日：MeshXL项目被NeurIPS 2024接纳，并将在温哥华展出。
- 2024年8月29日：上传了文本到网格生成的代码和模型权重。
- 2024年7月24日：发布推理代码和预训练模型权重。
- 2024年6月2日：项目论文发布及项目启动。
快速上手
在开始使用MeshXL进行3D网格生成时，可以通过提供的脚本快速设置开发环境。该项目还在持续更新中，因此对于数据部分的详细设置仍在进行中。
训练和评估
下载预训练模型
MeshXL提供了多种大小的预训练模型（分别为125M、350M和1.3B参数量），用户可以从指定平台下载这些模型权重，并替换相应文件。
样本生成
使用不同大小的MeshXL模型，可以生成不同品类和多样性的3D网格样本，用户可以使用预设脚本进行生成。
文本到网格生成
借助第三方的语言注解，MeshXL能够实现从文本到3D网格的转换。用户可下载经过微调的模型权重并采用脚本生成样本，支持自定义文本条件和参数以实现更好的控制。
参考文献
如果MeshXL的代码或论文对您的研究有帮助，请参考相应的引用格式进行引用。
致谢
MeshXL在生成3D网格纹理时使用了多项开源项目的技术，如Paint3D等，同时感谢ShapeNet、3D-FUTURE、Objaverse等项目所提供的支持与灵感。
MeshXL项目通过创新的方法，为3D网格生成提供了强大的工具，促进了计算机视觉领域的研究与发展。
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