MeshAnything

一键将任意3D数据转为艺术家级网格,告别杂乱拓扑

MeshAnything 是一个基于自回归 Transformer 的开源模型,旨在将任意 3D 表示(如点云、体素等)自动转换为艺术家风格的高质量网格(Mesh)。它解决了现有 3D 重建方法生成网格拓扑杂乱、面片冗余、不符合人工建模习惯的问题,通过自回归方式逐面片生成网格,使输出更接近专业美术师手工制作的模型,从而提升下游应用(如渲染、动画、仿真)的效率与效果。核心能力包括:从多种输入生成干净、轻量、拓扑合理的网格,支持条件生成,并提供了训练和推理代码。该工作发表于 ICLR 2025,官方实现已开源。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 2308
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队buaacyw
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态
是否开源
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d,auto-regressive-model,generative-ai,generative-model,iclr2025,large-language-models,mesh,mesh-generation,point-cloud,transformers
GitHub 星标★ 2308
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-06-16 00:00:00
最近更新2026-09-18 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7

使用教程

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • Ubuntu 22(官方测试环境)
  • CUDA 11.8
  • 已安装 conda,可创建 Python 3.10.13 环境
  • NVIDIA GPU(A100 / A800 / A6000 已验证)
  • git

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    从 GitHub 拉取官方代码并进入项目目录,确保网络可访问 GitHub。

    git clone https://github.com/buaacyw/MeshAnything.git && cd MeshAnything
  2. 2创建 conda 环境

    按 README 要求创建 Python 3.10.13 的独立环境,避免污染系统环境。

    conda create -n MeshAnything python==3.10.13 -y
    conda activate MeshAnything
  3. 3安装 PyTorch

    安装与 CUDA 11.8 对应的 torch 2.1.1、torchvision 0.16.1、torchaudio 2.1.1。

    pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  4. 4安装项目依赖

    在已激活的 MeshAnything 环境中安装 requirements.txt 列出的全部依赖。

    pip install -r requirements.txt
  5. 5安装 flash-attn

    README 明确要求加 --no-build-isolation,否则可能编译失败;须在装好 torch 后执行。

    pip install flash-attn --no-build-isolation
  6. 6验证环境

    在项目目录下尝试导入 MeshAnything,无报错说明安装成功;具体推理用法 README 未给出。

    python -c "import MeshAnything"

如何确认成功

执行 python -c "import MeshAnything",不出现 ModuleNotFoundError 等报错即安装成功。

常见问题

Q:可以不用 git clone,直接安装为依赖吗?

A:可以。README 提供另一种方式:pip install git+https://github.com/buaacyw/MeshAnything.git,之后在代码中 import MeshAnything 即可。

Q:flash-attn 安装报错怎么办?

A:README 指定必须使用 --no-build-isolation 参数,并需先完成 torch 与 requirements 安装;该包会本地编译,耗时会比较久。

Q:官方验证过哪些环境?

A:README 说明环境在 Ubuntu 22、CUDA 11.8 上,使用 A100、A800、A6000 显卡测试通过。

Q:没有 NVIDIA GPU 能跑吗?

A:README 未说明 CPU 支持,仅给出 CUDA 11.8 与上述 GPU 的测试环境,建议在 NVIDIA GPU 机器上部署。

Q:安装完成后怎么生成网格?

A:README 的 Usage 部分未给出推理命令,需参考仓库内的推理代码或后续文档自行调用模型。

注意事项

  • 本教程仅覆盖 README 的 Installation 部分,Usage 章节为空,推理/生成命令请以仓库实际代码为准。
  • 务必使用 CUDA 11.8 对应的 torch 版本,否则 flash-attn 可能编译失败。
  • 也可用 pip install git+https://github.com/buaacyw/MeshAnything.git 直接安装,无需 clone 仓库。

核心亮点

  • 生成网格拓扑干净、面数少,接近人工建模质量,可直接用于渲染和动画
  • 基于自回归Transformer,能捕捉全局结构,生成结果更符合几何逻辑
  • 提供官方训练和推理代码,支持自定义数据集扩展,便于二次开发

不足之处

  • 生成速度较慢,自回归逐面片生成对复杂模型耗时明显
  • 对输入数据的质量和密度敏感,极端输入可能生成失败或质量下降
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 3D重建后处理,将扫描点云转为可用的低多边形网格
  • 游戏和影视资产制作,快速生成符合美术规范的模型
  • 3D内容生成流程,作为从粗粒度表示到精细网格的中间环节

替代项目

BPT (BPT: Block-wise Point-folding Transformer)、Shape-E、Point-E

项目介绍

MeshAnything 是数字人3D领域的开源项目,由 buaacyw 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(2,308)位列前 30%,在数字人3D分类的 272 个项目里位列前 9%。

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 2026-09-18。无在线服务,需自行部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:3D重建后处理,将扫描点云转为可用的低多边形网格。同类可对比的替代方案包括 BPT (BPT: Block-wise Point-folding Transformer)、Shape-E、Point-E。

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