ilabai/3dcodeverse
3DCodeVerse — Towards Building the Universe via Code 3DCodeVerse aims to gather any code that creates, renders, or governs 3D — every dialect, one corpus. Text / Image / Video ↔ 3D Code ↔ 3D Assets Every entry is a self-contained, runnable project: the code, its rendered outputs, a metadata card, and text captions. Domains in scope: Object Modeling · Scene & World Modeling · Rendering · Materials & Shaders · Physics & Simulation · Animation & Articulation. 📄 Paper:… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ilabai/3dcodeverse.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
🧠 3DCodeVerse: Một vũ khúc mã nguồn 3D đa dạng thể loại, từ code đến tài sản
3DCodeVerse tập hợp mọi dòng code tạo ra, render hoặc điều khiển 3D — đa ngôn ngữ, đa nguồn, đồng bộ với output thực tế.
3DCodeVerse là một bộ dữ liệu lớn nhằm thu thập mọi loại code sinh ra nội dung 3D — từ mô hình hóa đối tượng, cảnh quan, vật liệu, shader, vật lý, đến hoạt ảnh. Mỗi mẫu là một dự án độc lập, chạy được ngay, bao gồm code, hình render đầu ra, thẻ metadata và mô tả bằng văn bản. Dự án hỗ trợ cả khung nhìn Text/Image/Video ↔ 3D Code ↔ 3D Assets, phù hợp để huấn luyện hoặc đánh giá mô hình sinh 3D từ nhiều nguồn đầu vào khác nhau.
✨ Điểm nổi bật
- Đa nguồn, đa ngôn ngữ: Bao phủ cả Blender Python, three.js (HTML), CadQuery, URDF và OpenGL Shader.
- Chạy được ngay: Mỗi mẫu là một dự án độc lập với code, render, metadata và caption đi kèm.
- Hai nhóm chính: 3dcodebench (curated + full) và bioinspired3d, cùng threejs_coding_agent.
- Hỗ trợ 6 lĩnh vực 3D: Object Modeling, Scene & World Modeling, Rendering, Materials & Shaders, Physics & Simulation, Animation & Articulation.
- Chia tách geo/tex: Cung cấp cả phiên bản geometry-only ( clay render) và textured render.
- Benchmark thực thi: threejs_coding_agent chỉ giữ lại các trang không lỗi JavaScript khi chạy headless.
- Tùy chọn deduplication: Curated set đã được kiểm duyệt thủ công để loại bỏ trùng lặp.
- Hạn chế bản quyền rõ ràng: CC BY-NC-SA 4.0, BSD-3-Clause, MIT, CC-BY-4.0 tùy nguồn.
💡 Vì sao đáng chú ý
3DCodeVerse khác biệt ở sự tích hợp sâu giữa code và kết quả thực tế — mỗi mẫu không chỉ là đoạn code mà còn là render đầu ra, metadata và mô tả văn bản minh bạch. Điều này giúp mô hình học được mối liên hệ trực tiếp từ ngôn ngữ tự nhiên hoặc hình ảnh đến cả cấu trúc code và hình dạng 3D.
Dự án phù hợp cho các nghiên cứu về sinh 3D từ code, benchmark thực thi mô hình, cũng như khai thác tri thức đa dạng từ các hệ sinh thái 3D phổ biến như Blender, three.js hay Infinigen.
#3DCodeVerse #TextTo3D #CodeGeneration #Blender #threejs #Benchmark #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Project page Paper Code 3dcodebench.com arXiv:2606.01057 gaoypeng/3dcodebench News [06/01/2026] Paper released on arXiv: 3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code. Note. This is an open-source reproduction of 3DCodeBench. ⚠️ Under final check. The 3DCodeData/ code is still undergoing final quality review and may contain occasional issues (non-executable scripts, mismatched captions/renders, or imperfect geometry). If you run… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/YipengGao/3DCode.
🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.
Dataset containing synthetically generated (by GPT-3.5 and GPT-4) short stories that only use a small vocabulary. Described in the following paper: https://arxiv.org/abs/2305.07759. The models referred to in the paper were trained on TinyStories-train.txt (the file tinystories-valid.txt can be used for validation loss). These models can be found on Huggingface, at roneneldan/TinyStories-1M/3M/8M/28M/33M/1Layer-21M. Additional resources: tinystories_all_data.tar.gz - contains a superset of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.
Dataset Card for ImageNet Dataset Summary ILSVRC 2012, commonly known as 'ImageNet' is an image dataset organized according to the WordNet hierarchy. Each meaningful concept in WordNet, possibly described by multiple words or word phrases, is called a "synonym set" or "synset". There are more than 100,000 synsets in WordNet, majority of them are nouns (80,000+). ImageNet aims to provide on average 1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k.
Dataset Card for GLUE Dataset Summary GLUE, the General Language Understanding Evaluation benchmark (https://gluebenchmark.com/) is a collection of resources for training, evaluating, and analyzing natural language understanding systems. Supported Tasks and Leaderboards The leaderboard for the GLUE benchmark can be found at this address. It comprises the following tasks: ax A manually-curated evaluation dataset for fine-grained… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue.
GAIA dataset GAIA is a benchmark which aims at evaluating next-generation LLMs (LLMs with augmented capabilities due to added tooling, efficient prompting, access to search, etc). We added gating to prevent bots from scraping the dataset. Please do not reshare the validation or test set in a crawlable format. Data and leaderboard GAIA is made of more than 450 non-trivial question with an unambiguous answer, requiring different levels of tooling and autonomy to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/GAIA.
Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas This repo releases data introduced in our paper Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas: We propose a novel persona-driven data synthesis methodology that leverages various perspectives within a large language model (LLM) to create diverse synthetic data. To fully exploit this methodology at scale, we introduce PERSONA HUB – a collection of 1 billion diverse personas automatically curated from web… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/proj-persona/PersonaHub.
Diffusion4D: Fast Spatial-temporal Consistent 4D Generation via Video Diffusion Models [Project Page] | [Arxiv] | [Code] News 2024.6.28: Released rendered data from curated objaverse-xl. 2024.6.4: Released rendered data from curated objaverse-1.0, including orbital videos of dynamic 3D, orbital videos of static 3D, and monocular videos from front view. 2024.5.27: Released metadata for objects! Overview We collect a large-scale, high-quality… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/hw-liang/Diffusion4D.