LLaMA-Mesh：语言模型驱动的3D内容生成革命

一、项目定位

由清华大学与英伟达联合开源的突破性框架，首次实现大型语言模型（LLM）与3D网格生成的统一。通过纯文本指令生成高质量3D模型，同时保留自然语言对话能力，重塑数字内容创作范式。

二、核心技术突破

1. 跨模态统一表示
   • 文本化3D数据：将顶点坐标（v x y z）与面定义（f v1 v2 v3）直接编码为纯文本序列，无缝集成至LLM词汇表，无需离散化或扩展标记器。
   • 知识迁移高效性：复用预训练LLM（如LLaMA-3）中嵌入的空间知识（源自3D教程等文本资源），显著降低训练成本。
2. 双向理解与生成
   • 支持文本→3D生成（如输入“设计一把现代风格椅子”输出网格）与3D→文本解析（模型可解释网格结构）。
   • 实现对话式交互：用户通过自然语言实时调整模型输出（如“增加曲面细节”）。

三、关键优势

维度	表现
生成质量	拓扑结构媲美专业工具，支持同一提示生成多样变体
计算效率	端到端微调保持文本能力无损，推理资源需求低（如消费级GPU可部署）
应用覆盖	游戏/VR（角色场景生成）、工业设计（快速原型迭代）、教育（概念可视化）

四、行业意义

• 开创性验证：首次证明LLM可通过微调掌握复杂空间建模能力，为AI+3D创作开辟新路径。
• 开源生态：代码与模型已在GitHub 及Hugging Face 开源，推动技术普惠

特点

数据表示统一

• 文本与 3D 网格统一：将 3D 网格的顶点坐标和面部定义的数值表示为纯文本，使得文本和 3D 网格能够在一种统一的格式中进行处理。这种统一的表示方式为模型的训练和推理带来了便利，使得模型可以同时处理文本和 3D 网格数据。端到端训练

• 使用交错数据训练：模型采用文本和 3D 交错数据进行端到端的训练。这种训练方式使得模型能够学习到文本和 3D 网格之间的关联，从而更好地根据文本输入生成相应的 3D 网格，同时也能进行自然的文本交互。

1. 灵活性和可扩展性

• 参数可调整：在推理过程中，用户可以调整一些参数来控制生成结果，如温度（Temperature）和最大新生成令牌数（Max new tokens）。温度参数可以控制生成的随机性，最大新生成令牌数可以控制生成结果的长度。

• 支持不同格式输出：虽然主要以 OBJ 格式输出 3D 网格，但可以通过代码中的转换函数将其转换为其他格式，如 GLB 格式，方便进行可视化展示。

1. 集成现有技术

• 集成 Llama 3.1 技术：该模型集成了 Llama 3.1 技术，遵循 Llama 3.1 社区许可协议。借助 Llama 3.1 的强大语言处理能力，提升了模型在文本理解和生成方面的性能。

1. 开源与易用性

• 开源代码和模型：项目开放了代码和模型权重，用户可以在 GitHub 上获取代码，在 Hugging Face 上下载模型权重。这使得研究人员和开发者可以方便地使用和扩展该模型。

• 提供示例和文档：代码库中提供了丰富的示例，如不同的文本提示示例，方便用户快速上手。同时，README 文件中详细介绍了项目的方法、推理步骤等信息，为用户提供了清晰的使用指南。

具体操作

1.星海官网已经部署了镜像（打开就能用）星海智算-GPU算力云平台https://www.spacehpc.com/user/register?inviteCode=29460209

2. 在GPU实例界面中选择创建实例

3.选择好所在区域、所需配置、计费方式后在镜像市场搜索LLaMA镜像

4.开机后等模型加载几分钟 点击应用服务

打开界面如下：

5.调整好参数

6.输入想要生成的模型（必须加上以obj格式生成)

7.黏贴生成的obj编码

8.点击生成