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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 426
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使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- NVIDIA GPU（显存 16GB 起）
- CUDA
安装与启动步骤
-
1递归拉仓库
它带了子模块，不加参数会缺组件。
git clone --recursive https://github.com/manycore-research/SpatialGen.git -
2建虚拟环境
用独立环境避免依赖冲突。
python -m venv .venv -
3装依赖
按 requirements 装，注意渲染相关库。
pip install -r requirements.txt -
4跑一个场景生成示例
先用默认配置出一间房。
-
5导出到常用格式
导出的资产要能在三维软件里打开才算成功。
如何确认成功
生成的场景导出后能在三维软件里打开，房间的墙面、家具与门洞位置关系合理且不互相穿插
注意事项
- 它做的是带空间布局的三维场景生成，重点是物体间的空间关系而不是单个物体的精度。
- 子模块必须递归拉取，否则缺渲染组件。
- 生成结果的可用性取决于布局约束，约束太松会出穿模。
- 导出格式的兼容性有限，进三维软件后常需手工修补。
- 资产用于商用前确认许可。
核心亮点
- 布局引导生成，用户可精确控制物体位置和大小，避免随机摆放
- 基于多视角扩散模型，生成场景在多视角下保持几何和外观一致性
- 论文来自 3DV 2026，方法新颖，代码开源，便于二次开发
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 生成场景的精细度和复杂布局支持可能有限
适用场景
- 室内设计快速概念建模与方案预览
- 游戏或虚拟现实中的场景自动生成
- 机器人仿真环境构建
替代项目
DiffuScene、3D-Front、SceneScape
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