如何用Point-E快速生成3D模型?零基础也能上手的AI点云生成神器!
你是否曾想过,只需一张图片或一段文字描述,就能让计算机自动生成精美的3D模型?Point-E就是这样一款革命性的AI点云生成工具,它基于先进的深度学习技术,能将2D图像或文本提示快速转化为高质量的三维点云。无论是游戏开发、建筑设计还是艺术创作,这个开源项目都能为你打开创意的新大门🚪
🎨 什么是Point-E?一分钟了解核心功能
Point-E是一个专注于3D点云生成的开源系统,其核心功能是通过图像或文本输入创建三维点云模型。点云(Point Cloud)是由大量三维坐标点组成的数据集,是构建3D模型的基础。该项目源自《Point-E:一个基于文本和图像提示的3D点云生成系统》研究成果,提供了完整的代码和预训练模型,让普通用户也能轻松体验AI生成3D内容的乐趣。

图:Point-E生成的3D点云旋转动画,展示了从文本/图像到三维模型的转换效果
🚀 三大核心能力,解锁你的3D创作潜能
1️⃣ 图像转点云:让照片秒变3D模型
通过image2pointcloud模块,你可以将任意2D图片转换为三维点云。例如项目示例数据中的corgi.jpg(柯基照片)就能生成对应的3D模型文件corgi.ply。这个功能特别适合将现有图片资产快速转化为3D资源,省去手动建模的繁琐过程。
2️⃣ 文本转点云:用文字“画”出3D模型
text2pointcloud模块支持直接通过文字描述生成点云。只需输入"a red cube on a blue base"这样的描述,系统就能创建出相应的3D结构。虽然目前对复杂场景的理解有限,但已能处理简单的形状和颜色描述,为创意构思提供了全新方式。
3️⃣ 点云转网格:让模型更完整
生成点云后,pointcloud2mesh工具可将其转换为带表面的网格(Mesh)模型。这个过程通过SDF(符号距离函数)回归实现,使点云数据转化为更实用的3D模型格式,方便导入Blender等软件进行后续编辑。项目提供的point_e/util/pc_to_mesh.py脚本就是实现这一功能的核心代码。
💻 超简单安装指南:三步上手Point-E
1️⃣ 克隆项目仓库
首先通过Git获取项目源码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/po/point-e
cd point-e
2️⃣ 安装依赖包
使用pip命令安装所需依赖:
pip install -e .
3️⃣ 运行示例笔记本
项目提供了三个实用的Jupyter笔记本,涵盖全部核心功能:
point_e/examples/image2pointcloud.ipynb:图像转点云教程point_e/examples/text2pointcloud.ipynb:文本转点云教程point_e/examples/pointcloud2mesh.ipynb:点云转网格教程
直接在Jupyter环境中打开这些文件,按照说明执行即可看到效果!
📊 评估工具:量化你的3D模型质量
Point-E还内置了专业的评估工具,帮助你客观衡量生成结果的质量:
- P-FID(点云FID):通过
point_e/evals/scripts/evaluate_pfid.py评估生成点云与真实样本的相似度 - P-IS(点云IS):通过
point_e/evals/scripts/evaluate_pis.py评估生成结果的多样性和质量
这些工具采用PointNet++网络提取特征,提供标准化的评估指标,让你的创作既有创意又有专业水准。
🎯 实用场景:Point-E能为你做什么?
✅ 游戏开发:快速创建道具模型
游戏开发者可以通过简单草图生成3D道具,示例数据中的cube_stack.jpg(立方体堆叠照片)就能转化为对应的3D点云文件pc_cube_stack.npz,大大加速资产制作流程。
✅ 建筑设计:从平面图到3D预览
设计师可将建筑立面图转换为点云模型,快速查看空间效果,无需等待专业建模师出图。
✅ 艺术创作:释放创意无限可能
艺术家可以通过文字描述将抽象概念转化为3D形态,例如输入"a surreal tree with crystal leaves"就能生成超现实风格的树木模型。
📌 开始你的3D创作之旅
Point-E让3D建模不再是专业人士的专利。通过简单的输入,任何人都能快速生成三维模型,为工作和创作带来全新可能。现在就下载示例数据体验吧:
- 种子图像和对应点云:包含柯基、立方体堆叠等示例的完整数据集
- COCO图像集:用于评估模型性能的标准图像数据集
无论是开发人员、设计师还是创意工作者,Point-E都能成为你高效的3D创作助手。立即尝试,用AI点亮你的三维创意!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00