meshgpt-pytorch

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对于想尝试基于Transformer的网格生成的研究者和图形工程师来说，这个仓库提供了MeshGPT架构最实用的参考实现。它严格遵循论文的两阶段设计：先用网格自编码器通过残差向量量化把三角面片转成离散编码，再用仅解码器的Transformer从面片编码序列中生成新几何体。项目能处理变长网格，附带了Hugging Face accelerate训练器封装，还提供了可选的文本条件路径和分类器无关引导，方便实验文本到3D的流程。Hugging Face上有社区预训练权重，无需从头训练即可加载现成模型评估生成效果。