MiniGPT-3D 是数字人3D领域的开源项目，由 TangYuan96 开发，2024 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 134。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-09。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：3D场景理解与交互式问答。同类可对比的替代方案包括 Point-BERT、3D-LLM、PointLLM。
MiniGPT-3D
一张3090显卡，让大模型看懂3D点云并对话
MiniGPT-3D 是一个面向 3D 点云理解与对话的开源项目，旨在让大语言模型（LLM）直接理解三维空间信息。它解决了传统方法需要高算力或复杂多模态融合的问题，通过利用 2D 先验知识高效对齐 3D 点云与 LLM，仅需一张 RTX 3090 显卡即可训练和推理。核心能力包括：将 3D 点云编码为 LLM 可理解的 token，支持基于点云的自然语言问答、描述和推理；采用轻量级对齐模块，降低计算资源需求；提供完整的训练和评估流程。该项目发表于 ACM Multimedia 2024，适合学术研究和工业原型验证，尤其适合资源有限但需要 3D 理解能力的场景。
开源
unknown
对话助手
GitHub 星标
★ 134
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类对话助手
开发团队TangYuan96
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,chatbot,point-cloud,representation-learning
GitHub 星标★ 134
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-04-30 00:00:00
最近更新2026-09-09 00:00:00
维护状态低维护
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4
使用教程
核心亮点
- 仅需单张 RTX 3090 即可训练，硬件门槛低
- 利用 2D 先验高效对齐，减少 3D 数据依赖
- 提供完整的训练、评估和推理代码，易于复现
不足之处
- 项目处于早期，文档和社区支持待观察
- 3D 点云对话的泛化能力可能受限于训练数据规模
适用场景
- 3D 场景理解与交互式问答
- 机器人导航中的环境感知与指令跟随
- 自动驾驶中基于点云的场景描述和决策辅助
替代项目
Point-BERT、3D-LLM、PointLLM
项目介绍
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