LATO

生成3D网格时保持拓扑结构,让模型更懂形状

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 2 🐛 待处理 2 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 75
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,需自行部署。

项目预览

LATO 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TianhaoZhao668
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。
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-aigc,3d-generation,3d-reconstruction
GitHub 星标★ 75
上线时间2026-05-14 00:00:00
代码更新2026-05-14
仓库体积1.3 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

LATO 是一个基于 ICML'26 论文的 3D 网格生成项目,核心是“流匹配”与“结构化拓扑保持潜空间”结合。它解决的是传统 3D 生成模型难以保持网格拓扑结构(如孔洞、连通性)的问题,通过将网格编码到结构化潜空间,再以流匹配方法生成新网格,从而在生成过程中保留拓扑特征。项目提供官方实现,支持训练、推理和评估,适合研究 3D 生成、几何处理或数字人建模。目前处于早期阶段,代码结构清晰,但依赖较新,需自行配置环境。

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 ★ 75

核心亮点

  • 创新性地将流匹配用于3D网格,结合拓扑保持潜空间,生成质量更高
  • 官方论文实现,代码与论文对应,适合学术复现
  • 基于PyTorch,模块化设计,易于扩展和修改

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较新库,环境配置可能稍复杂
  • 早期项目,示例和教程较少

适用场景

  • 学术研究:3D生成模型对比实验
  • 数字人建模:生成保持拓扑的头部或身体网格
  • 游戏/影视资产:快速生成拓扑规范的3D模型

替代项目

MeshGPT、3D-GPT、PolyGen

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