SingleShapeGen

一个 3D 模型，自动生成一堆相似新形状

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 1 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 100
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，代码免费使用，无在线服务。

项目预览

SingleShapeGen 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rundiwu
官网地址http://www.cs.columbia.edu/cg/SingleShapeGen
GitHubhttps://github.com/rundiwu/SingleShapeGen
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，代码免费使用，无在线服务。
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-generation,3d-shapes,computer-graphics,computer-vision,deep-learning,generative-models,paper,siggraph,siggraph-asia-2022
GitHub 星标★ 100
上线时间2022-05-24 00:00:00
代码更新2023-02-22
仓库体积38 KB
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

SingleShapeGen 是 SIGGRAPH Asia 2022 论文《Learning to Generate 3D Shapes from a Single Example》的官方代码实现。它解决的是传统 3D 生成模型依赖大量训练数据的问题，仅需一个 3D 形状示例，即可学习其内在结构并生成多样化的新形状。核心能力包括：基于单样本学习 3D 形状的生成、支持点云和体素等表示、提供训练和推理脚本。项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合研究者复现论文或在此基础上扩展。

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 ★ 100

核心亮点

  • 单样本生成，突破数据依赖，只需一个示例即可训练
  • 论文代码官方开源，复现性强，适合学术研究
  • 支持点云和体素两种 3D 表示，灵活性较高

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持单一类别形状，泛化能力有限
  • 依赖 PyTorch 和 CUDA，环境配置门槛较高

适用场景

  • 学术研究：复现论文方法并扩展新算法
  • 3D 内容创作：快速生成风格一致的设计变体
  • 数据增强：为 3D 识别任务扩充训练集

替代项目

ShapeNet、3D-CODED、PointFlow

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