Holodeck

输入一句话，自动生成 3D 室内环境，助力具身 AI 研究。

Holodeck 是一个基于 CVPR 2024 论文的开源项目，旨在通过自然语言指令自动生成 3D 具身 AI 环境。它解决了传统 3D 环境构建耗时费力的问题，让用户只需输入如“带厨房和卧室的公寓”这样的描述，即可生成符合要求的室内场景。核心能力包括：利用大型语言模型（LLM）解析用户意图，从庞大的 3D 资产库中检索并布局物体，结合程序化生成和物理合理性检查，最终输出可交互的 3D 环境。项目支持生成多种室内类型，如住宅、办公室、商店等，并可与主流具身模拟器（如 Habitat）集成，用于训练和评估 AI 智能体。Holodeck 降低了 3D 环境生成的门槛，加速了具身智能研究。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 575

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队allenai

所属国家

官网地址https://yueyang1996.github.io/holodeck

GitHubhttps://github.com/allenai/Holodeck

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型3d-environment,ai2-thor,generative-ai,large-language-models,text-to-3d,unity

GitHub 星标★ 575

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-12-08 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数6

使用教程

核心亮点

自然语言直接生成 3D 场景，大幅降低环境构建成本
基于 CVPR 2024 论文，方法有学术支撑，设计严谨
支持与 Habitat 等模拟器集成，可直接用于智能体训练

不足之处

项目处于早期，文档和社区支持尚不完善
生成的场景复杂度受限于 3D 资产库的覆盖范围

适用场景

具身智能研究：快速生成多样化的室内环境用于训练机器人导航和操作
游戏开发：根据文字描述快速搭建游戏场景原型
虚拟现实：为 VR 应用自动生成定制化的室内空间

替代项目

ProcTHOR、ThreeDWorld、AI2-THOR

项目介绍

Holodeck 是数字人3D领域的开源项目，由 allenai 开发，2023 年首次发布。

它收录于数字人3D分类，该分类目前共有 272 个项目，GitHub 星标数为 575。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：具身智能研究：快速生成多样化的室内环境用于训练机器人导航和操作。同类可对比的替代方案包括 ProcTHOR、ThreeDWorld、AI2-THOR。

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