MeshXL

直接生成高质量3D网格，告别繁琐后处理

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 14 🐛 待处理 12 👀 关注 20
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 343
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，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

MeshXL 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OpenMeshLab
GitHubhttps://github.com/OpenMeshLab/MeshXL
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d,3d-generation,3d-graphics,3d-mesh,3d-mesh-generation,aigc,generative-ai,gpt,language-model,multi-modal
GitHub 星标★ 343
上线时间2024-05-30 00:00:00
代码更新2025-04-04
仓库体积20.0 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5

项目介绍

MeshXL 是一个基于神经坐标场（Neural Coordinate Field）的3D网格生成基础模型，由 NeurIPS 2024 论文提出。它解决了传统3D生成方法难以直接生成高质量网格（mesh）的问题，通过将网格表示为连续坐标场的离散化，利用自回归或扩散模型学习网格的分布，从而直接生成顶点坐标和面连接关系，无需后处理。核心能力包括：无条件生成、类别条件生成、文本条件生成（需配合其他模型），以及从点云重建网格。项目提供完整的训练、推理代码和预训练模型，支持ShapeNet等数据集，适合研究3D生成模型和数字人几何建模。作为早期项目，其代码结构清晰，但依赖较新的深度学习库，对硬件有一定要求。

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 ★ 343

核心亮点

  • 基于神经坐标场，直接输出网格拓扑，无需体素或点云转网格的额外步骤
  • 支持多种生成模式：无条件、类别条件、文本条件，灵活适配不同场景
  • 提供预训练模型和完整训练/推理脚本，便于快速复现和二次开发

不足之处

  • 生成分辨率受限于坐标场采样，高细节网格可能需较大计算资源
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 3D模型自动生成，用于游戏资产和影视特效
  • 数字人几何建模，快速生成头部或身体网格
  • 学术研究，探索生成式3D基础模型

替代项目

MeshGPT、PolyGen、BSP-Net

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