VoxHammer

无需训练，直接在 3D 空间里精准编辑模型

VoxHammer 是一个无需训练的 3D 编辑工具，直接作用于原生 3D 空间（体素表示），实现精确且连贯的 3D 编辑。它解决了现有 3D 编辑方法依赖 2D 扩散模型、导致编辑结果不一致或需要繁琐训练的问题。核心能力包括：通过体素空间操作保持 3D 结构完整性，支持多种编辑操作（如颜色、形状修改），并利用预训练模型提供语义理解。该工具面向 3D 内容创作者、研究人员，提供高效、可控的编辑流程，已发表于 3DV 2026（Oral）。

开源 free 数字人3D
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 242
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类数字人3D
开发团队Nelipot-Lee
所属国家
官网地址https://huanngzh.github.io/VoxHammer-Page
GitHubhttps://github.com/Nelipot-Lee/VoxHammer
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型3d,3d-editing,3d-generation
GitHub 星标★ 242
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-08-27 00:00:00
最近更新2026-09-20 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

  • 无需训练，开箱即用，节省大量计算资源
  • 在原生 3D 空间操作，编辑结果保持几何连贯性
  • 支持细粒度控制，可精确修改局部区域而不影响全局

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖预训练模型，对特定类型 3D 数据可能泛化有限

适用场景

  • 3D 资产快速迭代修改
  • 科研中验证 3D 编辑算法
  • 游戏/影视模型微调

替代项目

Instruct-NeRF2NeRF、BlendNeRF、DreamEditor

项目介绍

VoxHammer 是数字人3D领域的开源项目，由 Nelipot-Lee 开发，2025 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 242。

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 2026-09-20。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：3D资产快速迭代修改。同类可对比的替代方案包括 Instruct-NeRF2NeRF、BlendNeRF、DreamEditor。

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