XCube

用稀疏体素层次结构，高效生成高分辨率 3D 模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 42 🐛 待处理 22 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 547
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，基于稀疏体素层次的大规模3D生成模型，可自行部署使用，完全免费。

项目预览

XCube 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队nv-tlabs
官网地址https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/xcube
GitHubhttps://github.com/nv-tlabs/XCube
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于稀疏体素层次的大规模3D生成模型，可自行部署使用，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,computer-vision,generative-ai,graphics,voxel
GitHub 星标★ 547
上线时间2024-05-25 00:00:00
代码更新2026-06-18
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

XCube 是一个用于大规模 3D 生成的深度学习框架，核心创新在于利用稀疏体素层次结构（Sparse Voxel Hierarchies）来高效表示和生成高分辨率 3D 内容。它解决了传统 3D 生成模型在分辨率提升时计算和内存开销急剧增长的问题，通过层次化的稀疏体素表示，将生成过程分解为多个尺度，从而在保持高质量的同时显著降低资源消耗。XCube 支持从点云、图像等输入条件生成 3D 模型，并提供了完整的训练和推理流程。作为 CVPR 2024 Highlight 项目，它展示了在 3D 内容创作、数字人建模等领域的应用潜力，为 3D 生成式 AI 提供了新的技术路径。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 547

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。

难度：高级 约 90 分钟 部署方式：本地安装 6 步

环境要求

  • CUDA 显卡（显存要求高）
  • openvdb / fvdb
  • Python 3.10

安装与启动步骤

  1. 1确认显卡与驱动

    它按 CUDA 写，先看驱动和显存够不够。

    nvidia-smi

  2. 2装稀疏体素依赖

    openvdb 与 fvdb 是硬依赖，编译链最折腾，按官方说明逐条来。

  3. 3拉预训练权重

    仓库自带下载脚本，先跑通推理再谈训练。

    python inference/download_pretrain.py

  4. 4跑一次生成

    用示例配置生成一个场景，重点看输出的体素规模。

    python inference/inference.py

  5. 5看导出格式

    输出是带属性的稀疏体素网格，要转成常见三维格式才能进查看器。

  6. 6换自己的数据再训

    数据准备比训练本身更花时间，多视角渲染图要有覆盖度。

如何确认成功

跑通预训练推理并导出一个能被三维查看器打开的文件，能看清物体的整体轮廓与表面细节

注意事项

  • 核心是稀疏体素层次结构：只在实际有内容的格子上下工夫，所以能做到 1024 的三次方有效分辨率。
  • 环境是最难的一关，openvdb 与 fvdb 的编译失败率不低，建议直接用官方镜像。
  • 显存占用随分辨率涨得很快，本地跑不动就先降分辨率验证流程。
  • 它是研究代码，接口变动频繁，别在它上面直接搭产品。
  • 生成结果是体素不是网格，进常规引擎前还要做一轮转换。

核心亮点

  • 创新性地使用稀疏体素层次结构，突破 3D 生成分辨率瓶颈
  • CVPR 2024 Highlight，学术认可度高，技术方案经过严格验证
  • 支持多尺度生成，在质量和效率之间取得良好平衡

不足之处

  • 项目早期，文档和社区生态尚待完善
  • 对硬件资源有一定要求，上手门槛较高

适用场景

  • 高精度 3D 资产创作（游戏、影视）
  • 数字人快速建模与生成
  • 3D 内容自动生成与编辑

替代项目

3D-GAN、GET3D、SDF-StyleGAN

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