VoxelForge 是一款桌面端 voxel 制作工具，可将带纹理的 3D 网格和带动画的 FBX/GLB 模型转换为 voxel 资产，支持 VOX/GLB/FBX/OBJ 导出，并提供可选的实验性 AI 辅助 image-to-3D 工作流。

关于本产品

VoxelForge 是一款用于 voxel 制作的桌面软件，面向艺术家、游戏开发者、技术美术以及实验性 3D 工作流。

每种支持的语言都附带翻译后的 README.md 文件，其中包含额外的安装说明、使用指南、配置细节和故障排查信息。

它旨在将现有 3D 资产、动画模型，以及生成或重建的网格转换为可用的 voxel-ready 输出。

这不是一款游戏，而是一款用于创建、测试和导出 voxel 资产的制作工具，可用于外部软件和游戏引擎。

核心功能

VoxelForge 可以将带纹理的 3D 网格转换为 voxel 模型，并支持可调分辨率以及适用于多种 pipeline 的导出选项。

支持的导出格式包括：

• VOX
• GLB
• FBX
• OBJ
• PNG 调色板导出

该工具支持顶点颜色，使导出的 voxel 资产更容易在 Unity 和 Unreal Engine 等实时引擎中使用。

动画 Voxelizer

VoxelForge 包含适用于动画 FBX 和 GLB 文件的动画 voxelization 工作流。

你可以导入骨骼 FBX 或动画 GLB，并排预览原始模型与 voxel 化结果，拖动查看动画，然后将动画导出为帧序列。

动画 voxelization 包括：

• 按 FPS、总帧数或步长采样
• 源模型与 voxel 结果预览
• 同步相机
• 可拖动时间轴
• ZIP 导出
• 逐帧导出为 VOX 或 GLB
• 每帧自动 skin baking

这使你可以将动画角色、道具或原型转换为风格化的 voxel 动画资产。

材质转移

VoxelForge 可以将源模型中的视觉信息转移到 voxel 输出中，包括顶点颜色数据，以及 metalness、specular 等材质相关属性。

这有助于 voxel 化资产在导入其他工具或引擎时，更好地保留原始模型的视觉特征。

实验性 AI 辅助 image-to-3D 工作流

VoxelForge 还包含一个可选的实验性 image-to-3D 工作流，使用本地 AI 辅助生成。

该功能并不是核心 voxelization 工作流所必需的。它主要作为一种原型制作层，让用户在将生成或重建的 3D 网格转换为 voxel 资产之前进行实验。

基于 CUDA 的 AI 生成工作流需要高端 NVIDIA GPU。对于该功能，推荐的最低配置为配备 24 GB VRAM 的 RTX 3090。它还可能需要额外的本地配置、用于下载模型的 Hugging Face token、Python/CUDA 依赖项以及大型模型文件。

VoxelForge 的其他所有核心功能，包括网格 voxelization、动画 voxelization、预览、分辨率调整、材质转移和导出工具，都可以在更适中的硬件配置上使用。

AI 辅助工作流的结果高度依赖输入图像质量、硬件和本地配置。

该功能的目标是快速原型制作，而不是一键式最终制作。生成或重建的网格可以被 voxel 化、调整分辨率，并导出为风格化且一致的资产。

Workflow 兼容性

VoxelForge 旨在融入外部创意与技术 pipeline，包括：

• Blender
• MagicaVoxel
• Goxel
• Unity
• Unreal Engine
• 自定义游戏开发 workflow

使用场景

VoxelForge 可用于：

• voxel 化 3D 道具
• 将动画模型转换为 voxel 帧序列
• 创建风格化的 game-ready voxel 资产
• 快速原型制作
• 测试不同 voxel 分辨率
• 构建 voxel 资产包
• 实验 AI 辅助 3D-to-voxel 工作流
• 为实时引擎准备资产

多语言界面

VoxelForge 包含多语言界面，支持英语、法语、西班牙语、德语、意大利语、葡萄牙语、俄语、日语和简体中文等多种语言。

每种支持的语言都提供翻译后的 README.md 文件，帮助用户了解安装流程、可用 workflow、可选 AI 设置以及已知限制。

重要说明

核心 voxelization 功能不需要生成式 AI，也不需要 RTX 3090。标准网格 voxelization、动画 voxelization、预览和导出工具都可以在更适中的硬件上运行。

只有可选的 CUDA-based AI-assisted image-to-3D workflow 需要高端 NVIDIA GPU。对于该实验性功能，最低推荐配置为配备 24 GB VRAM 的 RTX 3090。

请参考随附的 README.md 文件，获取额外的设置说明、故障排查 notes 以及特定语言的指导。