particulate

从静态3D模型一键生成可动关节，赋能交互仿真

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 数字人3D 🍴 复刻 11 🐛 待处理 15 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 191
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

particulate 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RuiningLi
官网地址https://ruiningli.com/particulate
GitHubhttps://github.com/RuiningLi/particulate
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,articulated-objects,generative-simulation
GitHub 星标★ 191
上线时间2025-12-14 00:00:00
代码更新2026-07-12
仓库体积184.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

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。

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 ★ 191

技术标签

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

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