lightningpixel/modly

开源本地 AI 图像转 3D 模型桌面应用，全程在自有 GPU 上运行

产品定位

Modly 的定位差异在于本地优先：模型推理完全依赖用户自己的 GPU，不经过云端，适合对数据隐私或离线工作有要求的用户。选型时需注意：macOS 仅支持 Apple Silicon 芯片，且必须具备可用的本地 GPU 才能运行 AI 模型。项目采用 MIT 许可证，但 fork 后构建自有应用时须按署名条款注明原项目及作者。CLI 中的 ComfyUI 相关命令为实验性外部编排辅助，不属于官方 Agent 契约，依赖其做自动化时需留意稳定性。扩展生态以 GitHub 仓库形式分发，选型时可先确认所需模型是否有对应扩展。

适合用户

3D 设计师与建模爱好者
游戏与 3D 内容创作者
关注本地/隐私优先 AI 工具的开发者
希望自动化 3D 生成流程的 Agent/脚本开发者

功能亮点

本地图像转 3D 网格生成
使用开源 AI 模型将照片转换为 3D 模型，全部计算在用户本地 GPU 上完成。
外部模型与流程扩展系统
支持通过 GitHub 仓库安装模型和流程扩展，官方提供 Hunyuan3D 2 Mini 系列、TripoSG、Trellis2 GGUF 等扩展。
可视化工作流
通过连接节点构建工作流（如 Image -> Generate Mesh -> Add to Scene），运行前会校验连线，无效图会以警告提示。
Agent/脚本 CLI 自动化
提供仅依赖标准库的 CLI，可调用运行中的桌面应用执行健康检查、模型列表、工作流运行和图像生成等命令，输出机器可读 JSON。
网格平滑与抽稀
导入的网格可在应用内进行平滑和抽稀优化，结果写回工作区。

使用步骤

基础图像转 3D 工作流

在 Workflows 标签页创建工作流：Image -> Generate Mesh -> Add to Scene，并确保各步骤之间有连接
进入 Generate 标签页，选中该工作流，点击 Generate 3D Model
如遇问题，点击 Settings/Logs/Errors 查看错误信息

从 GitHub 安装扩展

进入 Models 页面，点击 Install from GitHub
输入扩展仓库的 HTTPS URL 并确认
若扩展提供模型节点，下载模型或其某个变体；流程扩展在安装和设置完成后即可使用

通过 CLI 从图像生成 3D 模型

启动 Modly 桌面应用
运行 python tools/modly-cli/agent.py generate --image ./input.png --output ./export.glb
CLI 会启动工作流运行、轮询状态，并在请求时导出最终网格，返回包含恢复元数据的 JSON

适用场景

将照片转换为 3D 模型

3D 设计师与建模爱好者

使用本地 GPU 上的开源 AI 模型，把任意照片转换为 3D 网格，无需云端服务。

脚本化/Agent 自动 3D 生成

希望自动化 3D 生成流程的 Agent/脚本开发者

通过 stdlib-only CLI 让 Agent 和脚本调用运行中的 Modly 应用，实现自动化图像转 3D 并导出 GLB 等格式。

访问与价格

可用状态: 当前可用

价格信息: 开源

支持平台: Linux, macOS, 自托管, Windows

价格说明: 开源项目，采用 MIT 许可证，可从 GitHub Releases 免费下载使用；fork 构建自有应用需按署名条款注明原项目及作者。

官方入口

常见问题

Modly 支持哪些操作系统？

支持 Windows、Linux 和 macOS，其中 macOS 仅支持 Apple Silicon 芯片。

Modly 是开源的吗？使用有什么条件？

是，采用 MIT 许可证。但如果 fork 项目并构建自己的应用，必须在应用 UI 或文档中注明基于 Lightning Pixel 的 Modly。

Modly 支持哪些 AI 模型？

通过扩展系统支持多种开源模型，官方扩展包括 Hunyuan3D 2 Mini、Hunyuan3D 2 Mini Turbo、Hunyuan3D 2 Mini Fast、TripoSG 和 Trellis2 GGUF。

能否通过脚本或 Agent 自动调用 Modly？

可以。Modly 提供仅依赖 Python 标准库的 CLI，可调用运行中的桌面应用执行生成、模型列表、工作流状态等命令，并输出机器可读 JSON。

来源核验

github.com

资料核验于 2026-09-01