
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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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