gca

用元胞自动机生成复杂3D结构和纹理，复现ICLR论文

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 9 🐛 待处理 1 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 55
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费使用和修改，无付费版本。

项目预览

gca 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队96lives
GitHubhttps://github.com/96lives/gca
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-completion,3d-generation,cellular-automata,generative-model
GitHub 星标★ 55
上线时间2021-01-14 00:00:00
代码更新2025-05-02
仓库体积15.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

gca 是论文《Generative Cellular Automata》的官方实现，发表于 ICLR 2021 和 2022（spotlight）。该项目将传统元胞自动机（CA）与生成模型结合，提出了一种可学习的、基于局部规则的生成范式。它解决的核心问题是：如何用简单的、局部交互的规则生成复杂且可控的全局结构（如纹理、图案、3D 形状）。核心能力包括：训练一个可微的元胞自动机，使其从随机噪声或初始状态逐步演化出目标模式；支持多种生成任务，如纹理合成、图案生成和 3D 形状生成；提供了与论文一致的实验配置和预训练模型。项目使用 Python 实现，基于 PyTorch，代码结构清晰，适合研究者复现实验和二次开发。尽管星标数不高（53），但作为官方实现，具有较高的学术参考价值。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 55

核心亮点

  • 官方实现，与论文同步，实验配置完整
  • 将CA与生成模型结合，方法新颖，可解释性强
  • 支持纹理、图案、3D形状多种生成任务

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定论文环境，上手门槛较高

适用场景

  • 学术研究：复现ICLR论文实验，探索生成模型新范式
  • 纹理合成：生成可控的、风格化的2D纹理图案
  • 3D形状生成：利用CA规则生成简单3D结构

替代项目

Neural Cellular Automata (NCA)、Differentiable Cellular Automata、Self-Organizing Textures

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