PartCrafter

一句话生成带部件结构的3D网格，可编辑可重组

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 165 🐛 待处理 7 👀 关注 171

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GitHub 星标 ★ 2509

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，可免费使用和部署。

项目预览

PartCrafter 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wgsxm

官网地址https://wgsxm.github.io/projects/partcrafter

GitHubhttps://github.com/wgsxm/PartCrafter

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

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-generation,3d-object-generation,3d-object-reconstruction,3d-reconstruction,3d-scene-generation,3d-scene-reconstruction,image-to-3d

GitHub 星标★ 2509

上线时间2025-06-09 00:00:00

代码更新2026-04-16

仓库体积42.8 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数9

项目介绍

PartCrafter 是一个面向数字人与3D内容创作的开源项目，发表于 NeurIPS 2025。它提出了一种基于组合式潜在扩散 Transformer 的结构化 3D 网格生成方法，核心解决传统 3D 生成模型难以生成具有清晰部件结构、可编辑性差的网格问题。该项目将 3D 模型拆解为语义部件，通过潜在扩散模型在部件层面进行组合生成，从而输出结构规整、部件可分离的网格，支持对生成结果的局部编辑、重组合与再生成。其核心能力包括：从文本或条件输入生成结构化 3D 网格、部件级语义对齐、以及基于 Transformer 的高效潜在空间建模。项目提供完整训练与推理代码，适合研究与应用二次开发。

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 ★ 2509

技术标签

3d 3d-generation 3d-reconstruction image-to-3d

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

Python 3.11（README 使用 python=3.11.13）
PyTorch 2.5.1 + CUDA 12.4（torch-2.5.1+cu124）
NVIDIA GPU（作者在 Debian 12 + H20 上测试）
conda 环境（可选，但官方推荐）

安装与启动步骤

1创建 conda 环境

用 conda 新建名为 partcrafter 的环境，指定 Python 3.11.13，避免与系统环境冲突。
```
conda create -n partcrafter python=3.11.13
```
2激活环境

激活刚创建的 conda 环境，后续所有安装与运行都在该环境中进行。
```
conda activate partcrafter
```

3安装 PyTorch

从 PyTorch 官方 cu124 源安装 torch 2.5.1 及配套 torchvision、torchaudio。

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

4克隆仓库

把 PartCrafter 官方源码拉到本地，便于后续执行安装脚本。
```
git clone https://github.com/wgsxm/PartCrafter.git
```
5安装依赖

进入仓库目录并运行官方安装脚本 settings/setup.sh，安装其余依赖。
```
cd PartCrafter
bash settings/setup.sh
```
6补装图形库

若无 root 权限且使用 conda，用 conda-forge 安装 libegl、libglu、pyopengl。
```
conda install -c conda-forge libegl libglu pyopengl
```