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SkinTokens for Agents

新上架第 1 版 · 更新于

概览

通过 REST API、MCP 工具或网页,为 3D 网格生成预测的骨架和蒙皮权重,运行在 ZeroGPU 硬件上。适合 3D 艺术家、游戏开发者和 AI 智能体。

SkinTokens for Agents 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 一个网页浏览器,在线页面只需要它
  • 一个 Hugging Face 账号和令牌,用来调用 API,因为 GPU 时间记在调用者名下
  • Python 3.12.12 和 requirements.txt 里的包,本地副本才需要
用在
  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • MCP 客户端,比如 Claude Code,使用该服务的 MCP 端点
  • 任何能带着 Hugging Face 令牌调用 REST API 的程序
  • 文件的本地副本,在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 3.12.12 运行
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download townbox/skintokens-for-agents --repo-type space --local-dir skintokens-for-agents
cd skintokens-for-agents

平台

Claude Code编程智能体
Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

SkinTokens for Agents 是一个 3D 网格的自动绑定服务。你发送 glb、gltf、obj 或 fbx 格式的网格,会得到绑定好的结果,包含预测的骨架和每个顶点的蒙皮权重。它以 REST API、MCP 工具和 Gradio 页面的形式提供,运行在 ZeroGPU 硬件上。

适合谁

它适合需要给网格做绑定、又不想手工搭建的 3D 艺术家、游戏开发者和 AI 智能体。

行业谁在用怎么用例子
游戏开发开发者自动给角色或生物网格做绑定发送一个四足动物网格,得到绑定好的 GLB
3D 艺术艺术家得到起始的骨架和蒙皮权重在网格上预览骨骼
AI 智能体开发者让智能体把绑定当作工具调用使用名为 rig 的 MCP 工具

如果你已经有做好的绑定,只想做动画,可以跳过它。

用在哪里

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • MCP 客户端,比如 Claude Code,使用该服务的 MCP 端点
  • 任何能带着 Hugging Face 令牌调用 REST API 的程序
  • 文件的本地副本,在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 3.12.12 运行
用途适合谁能得到什么
给网格做绑定艺术家和开发者绑定好的 GLB、JSON 格式的绑定、NPZ 格式的权重和一张预览
保留已有骨架开发者为已有的骨架预测的权重
保留原始文件艺术家绑定被转移到未改动的输入上,所以材质和贴图得以保留

如何设置

  • 一个网页浏览器,在线页面只需要它
  • 一个 Hugging Face 账号和令牌,用来调用 API,因为 GPU 时间记在调用者名下
  • Python 3.12.12 和 requirements.txt 里的包,本地副本才需要
  1. 在 Hugging Face 上打开这个 Space 的页面,就能在线使用,不需要安装任何东西。
  2. 想从代码或智能体调用它,每次请求都要带上你的 Hugging Face 令牌作为 bearer 令牌。
  3. 想要本地副本,先安装 Hugging Face hub 包,再下载 Space 的文件。
  4. 进入下载好的文件夹。
  5. 安装 Gradio 6.17.3,再安装 requirements.txt 里的包,然后用 python app.py 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download townbox/skintokens-for-agents --repo-type space --local-dir skintokens-for-agents
cd skintokens-for-agents
pip install gradio==6.17.3
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

发送一个最大 60 MB 的网格,可以是上传的文件、一个链接,或者指定一个自带的示例。给约 15k 顶点的网格做绑定,工作进程预热之后,一次调用大约需要 20 秒。页面上还有一张给你的智能体用的卡片和一张 MCP 设置卡片。

工具作用
rig给网格做绑定并返回绑定文件
list_examples列出自带的示例
get_result获取绑定任务的结果
view_rig显示绑定的预览
service_info报告服务的相关信息
guide返回给智能体用的指南

示例

请求自带的长颈鹿示例,种子设为 7。服务返回绑定好的 GLB、带有关节名称和层级的 JSON 格式绑定、NPZ 格式的权重,以及骨架叠在网格上的预览。

新手与专家

先打开 Space 页面,看看自带的示例,并在浏览器里播放一个。每个示例都会播放画出骨骼的绑定,并带一段考验蒙皮权重的简短测试动画。

模型是 SkinTokens,也叫 TokenRig。一个网格编码器为 Qwen3-0.6B 解码器提供条件,解码器先写出骨架令牌,再写出每个关节的学习型蒙皮令牌,这些令牌被解码成蒙皮权重。只有模型的前向计算在 GPU 上运行,导入和导出由 Blender 4.5 工作进程处理。keep_skeleton 选项为已有骨架预测权重,preserve_original 则把绑定转移到未改动的文件上。

  1. 你发送一个网格
  2. Blender 工作进程读取并归一化它
  3. TokenRig 预测骨架和蒙皮令牌
  4. 令牌被解码成蒙皮权重
  5. 写出绑定好的 GLB 和预览

注意事项

GPU 时间记在调用者名下,不会记在 Space 名下,因为 Hub 会附上调用者的 ZeroGPU 令牌。

  • License: MIT,代码和权重都是
  • Cost to run: 一个 Hugging Face 账号令牌,GPU 时间从调用者的 ZeroGPU 额度里扣
  • Data it reaches: 你发送的网格,最大 60 MB,以及 SkinTokens 和 Qwen3-0.6B 模型
  • Not for: 大于 60 MB 的网格

README 和文件

README

SkinTokens for Agents

通过 REST API、MCP 工具或网页,为 3D 网格生成预测的骨架和蒙皮权重,运行在 ZeroGPU 硬件上。适合 3D 艺术家、游戏开发者和 AI 智能体。

由 townbox 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:SkinTokens for Agents 是一个 3D 网格的自动绑定服务。你发送 glb、gltf、obj 或 fbx 格式的网格,会得到绑定好的结果,包含预测的骨架和每个顶点的蒙皮权重。它以 REST API、MCP 工具和 Gradio 页面的形式提供,运行在 ZeroGPU 硬件上。

适合谁:它适合需要给网格做绑定、又不想手工搭建的 3D 艺术家、游戏开发者和 AI 智能体。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
游戏开发 | 开发者 | 自动给角色或生物网格做绑定 | 发送一个四足动物网格,得到绑定好的 GLB
3D 艺术 | 艺术家 | 得到起始的骨架和蒙皮权重 | 在网格上预览骨骼
AI 智能体 | 开发者 | 让智能体把绑定当作工具调用 | 使用名为 rig 的 MCP 工具

如果你已经有做好的绑定,只想做动画,可以跳过它。

用在哪里:

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • MCP 客户端,比如 Claude Code,使用该服务的 MCP 端点
  • 任何能带着 Hugging Face 令牌调用 REST API 的程序
  • 文件的本地副本,在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 3.12.12 运行
用途 | 适合谁 | 能得到什么
给网格做绑定 | 艺术家和开发者 | 绑定好的 GLB、JSON 格式的绑定、NPZ 格式的权重和一张预览
保留已有骨架 | 开发者 | 为已有的骨架预测的权重
保留原始文件 | 艺术家 | 绑定被转移到未改动的输入上,所以材质和贴图得以保留

如何设置:

  • 一个网页浏览器,在线页面只需要它
  • 一个 Hugging Face 账号和令牌,用来调用 API,因为 GPU 时间记在调用者名下
  • Python 3.12.12 和 requirements.txt 里的包,本地副本才需要
  1. 在 Hugging Face 上打开这个 Space 的页面,就能在线使用,不需要安装任何东西。
  2. 想从代码或智能体调用它,每次请求都要带上你的 Hugging Face 令牌作为 bearer 令牌。
  3. 想要本地副本,先安装 Hugging Face hub 包,再下载 Space 的文件。
  4. 进入下载好的文件夹。
  5. 安装 Gradio 6.17.3,再安装 requirements.txt 里的包,然后用 python app.py 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download townbox/skintokens-for-agents --repo-type space --local-dir skintokens-for-agents
cd skintokens-for-agents
pip install gradio==6.17.3
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:发送一个最大 60 MB 的网格,可以是上传的文件、一个链接,或者指定一个自带的示例。给约 15k 顶点的网格做绑定,工作进程预热之后,一次调用大约需要 20 秒。页面上还有一张给你的智能体用的卡片和一张 MCP 设置卡片。

工具 | 作用
rig | 给网格做绑定并返回绑定文件
list_examples | 列出自带的示例
get_result | 获取绑定任务的结果
view_rig | 显示绑定的预览
service_info | 报告服务的相关信息
guide | 返回给智能体用的指南

示例:请求自带的长颈鹿示例,种子设为 7。服务返回绑定好的 GLB、带有关节名称和层级的 JSON 格式绑定、NPZ 格式的权重,以及骨架叠在网格上的预览。

新手与专家:先打开 Space 页面,看看自带的示例,并在浏览器里播放一个。每个示例都会播放画出骨骼的绑定,并带一段考验蒙皮权重的简短测试动画。

模型是 SkinTokens,也叫 TokenRig。一个网格编码器为 Qwen3-0.6B 解码器提供条件,解码器先写出骨架令牌,再写出每个关节的学习型蒙皮令牌,这些令牌被解码成蒙皮权重。只有模型的前向计算在 GPU 上运行,导入和导出由 Blender 4.5 工作进程处理。keep_skeleton 选项为已有骨架预测权重,preserve_original 则把绑定转移到未改动的文件上。

你发送一个网格
Blender 工作进程读取并归一化它
TokenRig 预测骨架和蒙皮令牌
令牌被解码成蒙皮权重
写出绑定好的 GLB 和预览

注意事项:GPU 时间记在调用者名下,不会记在 Space 名下,因为 Hub 会附上调用者的 ZeroGPU 令牌。

  • License: MIT,代码和权重都是
  • Cost to run: 一个 Hugging Face 账号令牌,GPU 时间从调用者的 ZeroGPU 额度里扣
  • Data it reaches: 你发送的网格,最大 60 MB,以及 SkinTokens 和 Qwen3-0.6B 模型
  • Not for: 大于 60 MB 的网格

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:4
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/townbox/skintokens-for-agents
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/townbox/skintokens-for-agents/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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