image-to-3dlab

本地把图片文字变成带骨骼的游戏 3D 模型

image-to-3dlab 是一个在本地机器上把图片或文字转成游戏可用 3D 模型的工具集。它解决的是 AI 生成 3D 资产难以直接进游戏管线的问题：生成结果往往拓扑混乱、没有骨骼、缺少贴图，无法直接用于引擎。项目把多家开源 3D 生成模型（Pixal3D、TRELLIS.2、Hunyuan3D、SF3D）统一封装，提供重拓扑、重绘贴图、绑定骨骼和动画辅助等后处理能力，并同时给出网页查看器和命令行两种使用方式。支持 Apple Silicon 与 NVIDIA 显卡，本地运行无需上传数据。每个生成结果都会附带对应的许可证信息，方便判断能否商用。适合独立开发者、游戏美术和数字人内容创作者快速产出可用的 3D 资产。

开源 free 数字人3D

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GitHub 星标 ★ 569

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类数字人3D

开发团队Bingeljell

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Bingeljell/image-to-3dlab

定价模式free

价格说明开源免费，本地运行

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-generation,3d-models,apple-silicon,blender,cuda,game-assets,game-development,gamedev,generative-ai,hunyuan3d,image-to-3d,indie-game-dev,local-first,metal,mlx,retopology,rigging,stable-fast-3d,text-to-3d,trellis

GitHub 星标★ 569

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上线时间2026-08-02 00:00:00

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收录时间2026-10-07

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使用教程

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核心亮点

统一封装 Pixal3D、TRELLIS.2、Hunyuan3D、SF3D 多个生成后端，切换模型不用改工作流
内置重拓扑、重绘、绑定和动画辅助，生成结果更接近可直接进引擎的游戏资产
同时提供网页查看器和 CLI，本地跑在 Apple Silicon 与 NVIDIA 上，数据不出本机

不足之处

项目仍处早期，569 星标意味着生态和文档成熟度有限
依赖多个大模型权重，本地显存和磁盘占用门槛较高

适用场景

独立游戏开发者用参考图快速生成道具、角色等游戏资产
数字人创作者从单张照片生成带骨骼绑定的 3D 角色
3D 美术用文字描述生成概念模型，再在 Blender 中精修

替代项目

TRELLIS、Hunyuan3D、Stable Fast 3D

项目介绍

image-to-3dlab 是数字人3D领域的开源项目，由 Bingeljell 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于数字人3D分类，该分类目前共有 276 个项目，GitHub 星标数为 569。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-04。开源免费，本地运行。

它主要面向的使用场景是：独立游戏开发者用参考图快速生成道具、角色等游戏资产。同类可对比的替代方案包括 TRELLIS、Hunyuan3D、Stable Fast 3D。

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