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Código de pesquisa do WorldGrow, um método que gera mundos 3D abertos e exploráveis, bloco a bloco, a partir de um bloco inicial, com saída em Gaussian splats e malhas.

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Último commit
há 11 meses

O que é?

WorldGrow é uma implementação de pesquisa de um framework hierárquico para geração de mundos 3D infinitos e abertos. Ele parte de um único bloco inicial e expande o ambiente por meio de síntese bloco a bloco e refinamento do geral aos detalhes, buscando criar uma organização global coerente com geometria e aparência locais detalhadas.

As cenas geradas são descritas como exploráveis a pé e adequadas para avaliação de navegação e planejamento. O script de exemplo fornecido carrega um pipeline pré-treinado do Hugging Face, gera um mundo com o tamanho escolhido em blocos e exporta um vídeo renderizado, uma nuvem de pontos 3DGS (.ply) e uma malha (.glb).

O código se baseia no ambiente TRELLIS e inclui submódulos cumm e spconv modificados, que, segundo o projeto, são necessários para seus modelos. Os pesos pré-treinados estão publicados, mas o pipeline completo de treinamento e a licença ainda estão pendentes.

Recursos principais

  • 01Gera mundos 3D explícitos, expandindo-os a partir de um único bloco inicial.
  • 02Combina síntese bloco a bloco com refinamento do geral aos detalhes.
  • 03Exporta vídeo renderizado, nuvem de pontos 3DGS e malhas.
  • 04Carrega pesos pré-treinados do Hugging Face por meio de uma API simples em Python.
  • 05Produz cenas exploráveis a pé para avaliação de navegação e planejamento.

Casos de uso

  • Gerar grandes ambientes internos ou sintéticos para simulações de robótica.
  • Avaliar algoritmos de navegação e planejamento de trajetórias em cenas geradas proceduralmente.
  • Pesquisar a geração hierárquica ou baseada em blocos de cenas 3D.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório com os submódulos

    git clone --recurse-submodules https://github.com/world-grow/WorldGrow.git
  2. 2

    Configure o ambiente seguindo as instruções de instalação do TRELLIS

  3. 3

    Execute o script de exemplo example_world_grow.py para gerar um mundo

Antes de usar

  • Nenhuma licença foi especificada; o README informa que ela ainda será definida (TBD).
  • A inferência depende do CUDA (o exemplo chama pipeline.cuda()), portanto é necessária uma GPU.
  • A configuração exige builds personalizados de cumm e spconv da pasta submodules, em vez dos pacotes padrão.

Tópicos

#3d-generation#gaussian-splatting#procedural-generation#deep-learning#pytorch#robotics-simulation

Perguntas frequentes

O que é WorldGrow?
Código de pesquisa do WorldGrow, um método que gera mundos 3D abertos e exploráveis, bloco a bloco, a partir de um bloco inicial, com saída em Gaussian splats e malhas. WorldGrow é uma implementação de pesquisa de um framework hierárquico para geração de mundos 3D infinitos e abertos. Ele parte de um único bloco inicial e expande o ambiente por meio de síntese bloco a bloco e refinamento do geral aos detalhes, buscando criar uma organização global coerente com geometria e aparência locais detalhadas.
WorldGrow é gratuito? Qual é a licença?
WorldGrow não declara licença. O código é público, mas sem licença você não tem permissão explícita para reutilizá-lo; fale com o autor antes de depender dele.
WorldGrow ainda é mantido?
Sem commits há mais de 6 meses. O último commit de WorldGrow foi em 3 de dez. de 2025.
Para que posso usar WorldGrow?
Gerar grandes ambientes internos ou sintéticos para simulações de robótica. Avaliar algoritmos de navegação e planejamento de trajetórias em cenas geradas proceduralmente. Pesquisar a geração hierárquica ou baseada em blocos de cenas 3D.
Como instalar WorldGrow?
Clone o repositório com os submódulos: git clone --recurse-submodules https://github.com/world-grow/WorldGrow.git Configure o ambiente seguindo as instruções de instalação do TRELLIS Execute o script de exemplo example_world_grow.py para gerar um mundo
Onde consigo WorldGrow?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/world-grow/WorldGrow

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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