particulate 是数字人3D领域的开源项目，由 RuiningLi 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 182。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-15。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：机器人抓取与操作规划。同类可对比的替代方案包括 Articulated 3D (Art3D)、ShapeNet Articulated、PartNet-Mobility。
particulate
从静态3D模型一键生成可动关节，赋能交互仿真
Particulate 是一个面向 3D 物体关节化（articulation）的生成式仿真框架，由 CVPR 2026 论文官方实现。它解决的是从静态 3D 扫描或生成模型中自动推断物体可动部件（如门、抽屉、轮子）及其运动方式的问题。核心能力包括：前馈式（feed-forward）关节结构预测，无需逐物体优化；支持生成式仿真，可模拟物体部件的运动轨迹；基于深度学习的端到端管线，输入 3D 数据直接输出关节参数。项目处于早期阶段，代码库以 Python 为主，依赖 3D 生成与仿真技术栈，适合研究人员用于探索物体交互与机器人操作场景。
开源
unknown
数字人3D
GitHub 星标
★ 182
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类数字人3D
开发团队RuiningLi
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,articulated-objects,generative-simulation
GitHub 星标★ 182
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-14 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态维护中
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
核心亮点
- 前馈式预测，无需逐物体优化，推理速度快
- 直接输出关节参数，便于下游仿真与机器人应用
- CVPR 2026 官方实现，算法有学术背书
不足之处
- 早期项目，文档与社区支持待观察
- 依赖特定3D数据格式，泛化性待验证
适用场景
- 机器人抓取与操作规划
- 3D内容创作中的交互式动画
- 自动驾驶中的物体动态建模
替代项目
Articulated 3D (Art3D)、ShapeNet Articulated、PartNet-Mobility
项目介绍
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