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WorldGrow 是一个基于分块合成的研究代码，可从一个种子块逐步生成可行走的无限 3D 场景。

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11个月前

这是什么？

WorldGrow 是一个用于生成无限、开放式 3D 世界的分层生成框架的研究代码。它从一个种子块出发，通过分块合成和由粗到细的细化逐步扩展出更大的环境，力求得到全局布局连贯、局部几何与外观细致的场景。

生成的场景可以行走，适合用于导航与路径规划的评测。示例脚本会从 Hugging Face 加载预训练模型，按指定的块数生成世界，并导出渲染视频、3DGS 点云（.ply）和网格模型（.glb）。

项目基于 TRELLIS 的环境搭建，并附带修改版的 cumm 和 spconv 子模块，运行模型需使用这些版本。目前已发布推理代码和预训练权重，完整训练流程仍在准备中。

核心功能

  • 01从单个种子块出发，生成显式的 3D 世界。
  • 02结合分块合成与由粗到细的细化。
  • 03可导出渲染视频、3DGS 点云和网格模型。
  • 04通过简单的 Python 接口从 Hugging Face 加载预训练权重。
  • 05生成的场景可行走，适用于导航与规划评测。

适用场景

  • 为机器人仿真生成大型室内或合成环境。
  • 在程序化生成的场景中评测导航与路径规划算法。
  • 研究分层或分块式的 3D 场景生成方法。

快速上手

  1. 1

    克隆仓库及子模块

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

    按照 TRELLIS 的安装说明配置环境

  3. 3

    运行示例脚本 example_world_grow.py 生成世界

使用前须知

  • 仓库未指定许可证，README 中写明许可证待定。
  • 推理依赖 CUDA（示例调用 pipeline.cuda()），需要 GPU。
  • 安装需要使用 submodules 目录中定制的 cumm 和 spconv，而非标准版本。

标签

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

常见问题

WorldGrow 是什么？
WorldGrow 是一个基于分块合成的研究代码，可从一个种子块逐步生成可行走的无限 3D 场景。 WorldGrow 是一个用于生成无限、开放式 3D 世界的分层生成框架的研究代码。它从一个种子块出发，通过分块合成和由粗到细的细化逐步扩展出更大的环境，力求得到全局布局连贯、局部几何与外观细致的场景。
WorldGrow 可以免费使用吗？用的什么许可证？
WorldGrow 没有声明许可证。代码虽然公开，但没有许可证就没有明确的使用授权，正式使用前建议先联系作者。
WorldGrow 还在维护吗？
超过半年未提交。WorldGrow 最近一次提交是在 2025年12月3日。
WorldGrow 适合用来做什么？
为机器人仿真生成大型室内或合成环境。 在程序化生成的场景中评测导航与路径规划算法。 研究分层或分块式的 3D 场景生成方法。
WorldGrow 怎么安装和运行？
克隆仓库及子模块: git clone --recurse-submodules https://github.com/world-grow/WorldGrow.git 按照 TRELLIS 的安装说明配置环境 运行示例脚本 example_world_grow.py 生成世界
在哪里获取 WorldGrow？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/world-grow/WorldGrow

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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