roofgan

一键生成结构合理的3D屋顶，助力建筑自动化建模。

Roof-GAN是一个基于生成对抗网络的3D屋顶生成模型，来自CVPR 2021论文。它专门针对住宅建筑的屋顶几何结构及其空间关系进行建模，解决传统程序化建模或手工建模在屋顶细节和多样性上的不足。核心能力包括：利用图神经网络编码屋顶各面片之间的拓扑关系，通过生成器输出屋顶的几何参数（如倾斜角度、边缘位置），并借助判别器确保生成结果符合真实屋顶的分布。项目提供了训练和推理代码，支持自定义数据集，能够生成具有合理结构和多样风格的3D屋顶模型，为数字人场景中的建筑自动化生成提供底层技术支持。

开源 free 数字人3D

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GitHub 星标 ★ 51

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类数字人3D

开发团队yi-ming-qian

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/yi-ming-qian/roofgan

定价模式free

价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型3d-generation,computer-graphics,computer-vision,cvpr2021,gan

GitHub 星标★ 51

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-04-21 00:00:00

最近更新2026-05-31 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

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使用教程

核心亮点

基于CVPR 2021论文，算法有学术保障，创新性强。
显式建模屋顶几何与关系，生成结果结构合理。
提供完整训练与推理代码，便于二次开发。

不足之处

项目维护少，依赖旧版库，环境配置可能困难。
仅支持屋顶生成，不包含完整建筑结构。
文档/社区待观察。

适用场景

游戏或数字孪生中快速生成住宅屋顶资产。
建筑自动化设计中的屋顶方案探索。
3D内容生成研究中的基准模型。

替代项目

PolyGen、HouseGAN、Stochastic Spatial Graph

项目介绍

roofgan 是计算机视觉领域的开源项目，由 yi-ming-qian 开发，2021 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 447 个项目，GitHub 星标数为 51。

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 2026-05-31。代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

它主要面向的使用场景是：游戏或数字孪生中快速生成住宅屋顶资产。同类可对比的替代方案包括 PolyGen、HouseGAN、Stochastic Spatial Graph。

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