【源码】基于Python和Three.js的AI辅助人体三维建模系统

项目简介

本项目借助Python和Three.js构建AI辅助人体三维建模系统，利用AI技术从单张图片快速生成高精度人体三维模型。系统整合前端UI设计、后端服务搭建及多个本地AI模型协同工作，实现从图像采集到最终三维建模的完整流程。可降低企业人力成本，提升建模效率，适用于游戏开发、虚拟现实、影视制作等领域。

项目的主要特性和功能

1. 图像采集与预处理：前端页面采集用户上传图片，进行背景去除、裁剪等预处理，提高建模精度。
2. AI辅助建模：运用多个本地AI模型（RemoveBg、OpenPose、PIFuHD）进行人物识别、骨架分析和纵深分析，生成高精度人体三维模型。
3. 实时预览与交互：通过Three.js在前端实时加载和解析OBJ格式三维模型，用户可在网页预览和交互查看模型。
4. 本地化部署与训练：支持AI模型本地部署与训练，保障数据隐私和模型高效运行。
5. 多场景应用：生成的模型可用于游戏开发、虚拟现实等场景，支持API接口调用，便于二次开发和个性化定制。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x环境。
• 安装必要的Python库：flask, removebg, torch, numpy等。
• 安装Node.js环境，用于前端依赖的安装与构建。

代码下载

从项目仓库下载源代码。

前端构建

• 进入前端目录，运行 npm install 安装依赖。
• 运行 npm run build 构建前端代码。

后端启动

进入后端目录，运行 python app.py 启动Flask服务。

模型生成与预览

• 打开浏览器，访问前端页面，上传图片并等待AI模型处理。
• 在页面上实时预览生成的三维模型，并可通过交互操作查看模型细节。

模型导出与使用

生成的模型将保存在服务端，用户可通过API接口获取模型文件，或直接在前端页面下载。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】