LowPoly Coder 4B
low-poly 3D из одной фразы
Модель от townbox — файнтюн Qwen3.5-4B на 4,66 млрд параметров, который по одному предложению пишет JavaScript для Three.js r180 и собирает low-poly 3D-объект. На выходе — короткая спецификация и код buildAsset(THREE), возвращающий THREE.Group из именованных flat-shaded мешей с фиксированной палитрой.
🎯 Ключевые особенности
- 🕹 Вход — одна фраза, выход — spec + JS-блок; ответ можно превратить в
.glbчерезexport_glb.mjs. - 🎨 Единый стиль «woodland collection»: flat-shaded, без текстур, палитра oak, darkWood, ivory, iron, brass, sage, navy, black и rust.
- ⚙ Модель сама выбирает бюджет треугольников: 250–1100, медиана 550.
- 📡 Веса: Qwen3.5-4B с merged LoRA, bf16, 2 safetensors-шарда, около 9,3 ГБ, лицензия Apache-2.0.
- ❗ Качество скромное: 24% распознаваемых выходов, меньше 1% «good»; лучше сэмплировать 4–8 попыток.
- 🚫 Не генератор сцен: на просьбы вроде аквариума или деревни строит один небольшой ассет примерно на 1000 треугольников.
💻 Пример
from huggingface_hub import hf_hub_download
from vllm import LLM, SamplingParams
REPO = 'townbox/lowpoly-coder-4b'
llm = LLM(model=REPO, max_model_len=12288, limit_mm_per_prompt={'image': 0, 'video': 0})
system = open(hf_hub_download(REPO, 'system_prompt.md')).read()
msgs = [{'role': 'system', 'content': system}, {'role': 'user', 'content': 'Build a low-poly washing machine.'}]
prompt = llm.get_tokenizer().apply_chat_template(msgs, tokenize=False, add_generation_prompt=True, enable_thinking=False)
out = llm.generate([prompt], SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, max_tokens=8192, n=4))
Подробнее
Бенчмарк: 24,0% распознаваемых выходов (95% CI 18,0–30,2%), «good» — меньше 1%; у DeepSeek V4.1 Flash на том же тесте 93,7%.Техпроверки: 116 из 180 выходов прошли все проверки, у 51 были отсоединённые детали.
Железо: веса bf16 ~9,3 ГБ, тестировали на vLLM 0.33.0; код модели нужно запускать в изолированном контейнере или VM.
Обучение: 7 599 примеров от DeepSeek V4.1 Flash, затем 4 245 собственных выходов, отобранных vision-моделью GPT-6.1 Terra и прошедших техпроверки.








Комментарии