Repolode
world-grow

world-grow/WorldGrow

Исследовательский код WorldGrow — метода генерации бесконечных проходимых 3D-миров по блокам, начиная с начального блока; результат — Gaussian splats и меши.

Звёзды
500
Форки
28
Открытые issues
7
Последний коммит
11 месяцев назад

Что это?

WorldGrow — исследовательская реализация иерархического фреймворка для генерации бесконечных 3D-миров с открытой структурой. Фреймворк начинает с одного начального блока и постепенно строит более крупное окружение с помощью синтеза по блокам и уточнения от грубого к детальному, стремясь обеспечить согласованную общую планировку и детализированную локальную геометрию и внешний вид.

Сгенерированные сцены описаны как проходимые и подходящие для оценки навигации и планирования. Пример скрипта загружает предобученный пайплайн с Hugging Face, генерирует мир заданного размера в блоках и экспортирует отрендеренное видео, облако точек 3DGS (.ply) и меш (.glb).

Код основан на окружении TRELLIS и включает изменённые подмодули cumm и spconv, которые, согласно проекту, необходимы для его моделей. Предобученные веса опубликованы, а полный пайплайн обучения и лицензия пока не представлены.

Ключевые возможности

  • 01Генерирует явные 3D-миры, разрастая их от одного начального блока.
  • 02Сочетает синтез по блокам с уточнением от грубого к детальному.
  • 03Экспортирует отрендеренное видео, облако точек 3DGS и меши.
  • 04Загружает предобученные веса с Hugging Face через простой Python API.
  • 05Создаёт проходимые сцены для оценки навигации и планирования.

Сценарии использования

  • Генерация крупных помещений или синтетических окружений для симуляции робототехники.
  • Оценка алгоритмов навигации и планирования маршрутов в процедурно сгенерированных сценах.
  • Исследование иерархической генерации 3D-сцен и генерации по блокам.

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий вместе с подмодулями

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

    Настройте среду, следуя инструкциям по установке TRELLIS

  3. 3

    Запустите пример example_world_grow.py, чтобы сгенерировать мир

Что важно знать

  • Лицензия не указана; в README сказано, что она пока не определена (TBD).
  • Для инференса требуется CUDA (в примере вызывается pipeline.cuda()), поэтому необходим GPU.
  • Для настройки нужны специальные сборки cumm и spconv из папки submodules, а не стандартные пакеты.

Темы

Частые вопросы

Что такое WorldGrow?
Исследовательский код WorldGrow — метода генерации бесконечных проходимых 3D-миров по блокам, начиная с начального блока; результат — Gaussian splats и меши. WorldGrow — исследовательская реализация иерархического фреймворка для генерации бесконечных 3D-миров с открытой структурой. Фреймворк начинает с одного начального блока и постепенно строит более крупное окружение с помощью синтеза по блокам и уточнения от грубого к детальному, стремясь обеспечить согласованную общую планировку и детализированную локальную геометрию и внешний вид.
WorldGrow можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
У WorldGrow не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
WorldGrow всё ещё поддерживается?
Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в WorldGrow — 3 дек. 2025 г..
Для чего можно использовать WorldGrow?
Генерация крупных помещений или синтетических окружений для симуляции робототехники. Оценка алгоритмов навигации и планирования маршрутов в процедурно сгенерированных сценах. Исследование иерархической генерации 3D-сцен и генерации по блокам.
Как установить WorldGrow?
Клонируйте репозиторий вместе с подмодулями: git clone --recurse-submodules https://github.com/world-grow/WorldGrow.git Настройте среду, следуя инструкциям по установке TRELLIS Запустите пример example_world_grow.py, чтобы сгенерировать мир
Где скачать WorldGrow?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/world-grow/WorldGrow

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Инструмент на Python для восстановления лиц вслепую: улучшает размытые, низкокачественные и повреждённые лица на фото и видео с помощью трансформера с поиском по кодовой книге.

18,2 тыс.3,7 тыс.PythonOtherОбновлён 11 месяцев назад