Mindket

MoGe

新上架第 1 版 · 更新于

概览

从单张图片估计 3D 几何和深度,是为 ComfyUI 重新打包的 MoGe 模型文件,附带生成网格和深度图的工作流。适合处理 3D 和深度的 ComfyUI 用户。

MoGe 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
  • ComfyUI
  • Python 和 pip
  • 放模型文件的磁盘空间
用在
  • ComfyUI,在 Windows、macOS 或 Linux 上
  • 模型卡列出的四个工作流模板
  • Windows、macOS 或 Linux,用于下载文件,需要 Python
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/MoGe

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

MoGe 是一个单目几何估计模型,也就是从一张图片推算 3D 形状和深度。这个仓库放的是 Comfy-Org 为 ComfyUI 重新打包的四个 MoGe 模型文件。模型卡链接了四个工作流模板,可以把图片变成网格、把全景图变成网格,或者估计深度。

适合谁

想从静态图片或全景图得到深度或 3D 几何的 ComfyUI 用户,比如艺术家、3D 爱好者,以及为其他流程准备输入的人。

谁在用,怎么用
IndustryWho uses itHow they use itExample
3D 艺术艺术家把一张图片变成粗略的网格对一张房间照片运行透视工作流
虚拟场景场景搭建者把全景图变成网格对一张宽幅全景照片运行全景工作流
图像编辑合成师生成深度图来辅助编辑对一张人像使用深度工作流
研究视觉研究人员在同样的图片上对比 MoGe 的各个版本对一张照片同时运行 MoGe 2 和 MoGe 3

如果你不用 ComfyUI,可以跳过它,因为这些文件是为那个程序打包的。

用在哪里

  • ComfyUI,在 Windows、macOS 或 Linux 上
  • 模型卡列出的四个工作流模板
  • Windows、macOS 或 Linux,用于下载文件,需要 Python
Use caseWhoWhat they get back
透视图转网格3D 艺术家由普通照片生成的网格
全景图转网格场景搭建者由全景图生成的网格
深度估计合成师模板里以前后对比方式展示的深度结果

如何设置

你需要装好 ComfyUI,还要有 Python 和 pip 来下载。然后把模型文件复制到 ComfyUI 的 models 目录里的 geometry_estimation 文件夹。

  • ComfyUI
  • Python 和 pip
  • 放模型文件的磁盘空间
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 下载这个仓库。
  3. 把文件复制到 geometry_estimation 文件夹,再打开一个工作流。
pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/MoGe
四个模型文件
FileVersion
moge_1_vitl_fp16MoGe 1,大型模型
moge_2_vitl_normal_fp16MoGe 2,带法线的大型模型
moge_3_vitg_fp16MoGe 3,巨型模型
moge_3_vitl_fp16MoGe 3,大型模型

如何使用

在 ComfyUI 里打开模型卡里的一个工作流模板,载入一张图片或全景图,然后运行。每个模板指向其中一个模型文件,所以请确认你想用的文件已经放好。

ToolWhat it does
Perspective Geometry Estimation把普通图片变成几何和网格
Panorama to Mesh由全景图构建网格
Depth Estimation生成深度结果,并有前后对比视图
Geometry Estimation with MoGe 3运行较新的 MoGe 3 模型

示例

你把一张房间照片载入透视工作流并运行。工作流会把房间估计出的几何结构以网格的形式返回。模型卡展示了深度模板的前后对比图片。

新手与专家

如果你是新手,先学会 ComfyUI 的基本用法,再对一张照片运行深度工作流,因为它是最容易用眼睛检查的输出。

对熟悉的人来说,这个仓库打包了 MoGe 1、带法线的 MoGe 2 以及两种大小的 MoGe 3,全部是 fp16。它们的原始来源是微软的 MoGe 项目和 Ruicheng 的模型仓库。模型卡没有给出基准数据。

  1. 下载仓库
  2. 把文件复制到 geometry_estimation
  3. 在 ComfyUI 里打开一个 MoGe 工作流
  4. 载入图片并运行
  5. 得到网格或深度结果

注意事项

  • License: MIT
  • Cost to run: 没有列出费用,你用的是自己的电脑
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face 下载文件,模型卡没有提到它还会接触其他内容
  • Not for: ComfyUI 之外的使用,因为模型卡只描述了那种配置
  • 模型卡没有给出以 GB 计的大小,也没有硬件说明

README 和文件

README

MoGe

从单张图片估计 3D 几何和深度,是为 ComfyUI 重新打包的 MoGe 模型文件,附带生成网格和深度图的工作流。适合处理 3D 和深度的 ComfyUI 用户。

由 Comfy-Org 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:MoGe 是一个单目几何估计模型,也就是从一张图片推算 3D 形状和深度。这个仓库放的是 Comfy-Org 为 ComfyUI 重新打包的四个 MoGe 模型文件。模型卡链接了四个工作流模板,可以把图片变成网格、把全景图变成网格,或者估计深度。

适合谁:想从静态图片或全景图得到深度或 3D 几何的 ComfyUI 用户,比如艺术家、3D 爱好者,以及为其他流程准备输入的人。

Title: 谁在用,怎么用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
3D 艺术 | 艺术家 | 把一张图片变成粗略的网格 | 对一张房间照片运行透视工作流
虚拟场景 | 场景搭建者 | 把全景图变成网格 | 对一张宽幅全景照片运行全景工作流
图像编辑 | 合成师 | 生成深度图来辅助编辑 | 对一张人像使用深度工作流
研究 | 视觉研究人员 | 在同样的图片上对比 MoGe 的各个版本 | 对一张照片同时运行 MoGe 2 和 MoGe 3

如果你不用 ComfyUI,可以跳过它,因为这些文件是为那个程序打包的。

用在哪里:

  • ComfyUI,在 Windows、macOS 或 Linux 上
  • 模型卡列出的四个工作流模板
  • Windows、macOS 或 Linux,用于下载文件,需要 Python
Use case | Who | What they get back
透视图转网格 | 3D 艺术家 | 由普通照片生成的网格
全景图转网格 | 场景搭建者 | 由全景图生成的网格
深度估计 | 合成师 | 模板里以前后对比方式展示的深度结果

如何设置:你需要装好 ComfyUI,还要有 Python 和 pip 来下载。然后把模型文件复制到 ComfyUI 的 models 目录里的 geometry_estimation 文件夹。

  • ComfyUI
  • Python 和 pip
  • 放模型文件的磁盘空间
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 下载这个仓库。
  3. 把文件复制到 geometry_estimation 文件夹,再打开一个工作流。
pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/MoGe
Title: 四个模型文件
File | Version
moge_1_vitl_fp16 | MoGe 1,大型模型
moge_2_vitl_normal_fp16 | MoGe 2,带法线的大型模型
moge_3_vitg_fp16 | MoGe 3,巨型模型
moge_3_vitl_fp16 | MoGe 3,大型模型

如何使用:在 ComfyUI 里打开模型卡里的一个工作流模板,载入一张图片或全景图,然后运行。每个模板指向其中一个模型文件,所以请确认你想用的文件已经放好。

Tool | What it does
Perspective Geometry Estimation | 把普通图片变成几何和网格
Panorama to Mesh | 由全景图构建网格
Depth Estimation | 生成深度结果,并有前后对比视图
Geometry Estimation with MoGe 3 | 运行较新的 MoGe 3 模型

示例:你把一张房间照片载入透视工作流并运行。工作流会把房间估计出的几何结构以网格的形式返回。模型卡展示了深度模板的前后对比图片。

新手与专家:如果你是新手,先学会 ComfyUI 的基本用法,再对一张照片运行深度工作流,因为它是最容易用眼睛检查的输出。

对熟悉的人来说,这个仓库打包了 MoGe 1、带法线的 MoGe 2 以及两种大小的 MoGe 3,全部是 fp16。它们的原始来源是微软的 MoGe 项目和 Ruicheng 的模型仓库。模型卡没有给出基准数据。

下载仓库
把文件复制到 geometry_estimation
在 ComfyUI 里打开一个 MoGe 工作流
载入图片并运行
得到网格或深度结果

注意事项:

  • License: MIT
  • Cost to run: 没有列出费用,你用的是自己的电脑
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face 下载文件,模型卡没有提到它还会接触其他内容
  • Not for: ComfyUI 之外的使用,因为模型卡只描述了那种配置
  • 模型卡没有给出以 GB 计的大小,也没有硬件说明

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 框架:diffusion-single-file
  • 最近 30 天下载:176,155
  • 点赞:66
  • 许可证:mit
  • 基于:Ruicheng/moge-vitl
  • 标签:diffusion-single-file, comfyui

链接

  • 模型:https://huggingface.co/Comfy-Org/MoGe
  • 文件:https://huggingface.co/Comfy-Org/MoGe/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/MoGe

然后按它的模型卡使用它。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 · 2026-11-13

同类产品对比

同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face 模型。

产品最近 30 天下载点赞许可证最近更新
MoGe 本页176,15566mit
Z-Image Turbo共有 diffusion-single-file · comfyui9,688,7281,030apache-2.0
MOSS-Image共有 diffusion-single-file · comfyui6,310,763666apache-2.0
Wan 2.1 for ComfyUI共有 diffusion-single-file · comfyui4,888,8941,044apache-2.0
Qwen-Image-Edit共有 diffusion-single-file · comfyui1,898,657521apache-2.0
FLUX.2 Klein 4B for ComfyUI共有 diffusion-single-file · comfyui1,291,519125apache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

搜索日期

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

新上架

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。

新上架

ACE-Step 1.5 XL SFT

ACE-Step · 工具包

用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。

新上架

开发类的相似商品

查看开发类的全部商品

Claude Code Skills & Plugins

alirezarezvani · 技能

为 Claude Code 和其他编程智能体提供 411 个现成技能,按角色分组,从工程、产品到营销、财务和合规。以插件方式安装。适合开发者和业务团队。

新上架29.8k

buzz

block · 工具包

可自行托管的工作空间,人和 AI 智能体在同样的房间里协作,基于 Nostr 中继,把每个动作记录为签名事件。适合想自己运行中继的团队。

新上架37.3k

plannotator

backnotprop · 工具包

把你的 AI 编程智能体的计划、规格和代码改动在浏览器里打开,让你加批注或评论,并把反馈直接发回给智能体。

新上架10.5k