一张图变成 3DTRELLIS 图生3D 与文生3D 的最简上手路径【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation (CVPR25 Spotlight).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLISTRELLIS 是一个大规模 3D 资产生成模型你输入一张图或一段文字它直接输出辐射场、3D 高斯和网格三种格式的 3D 资产还能做局部编辑。适合想把 2D 素材变成可编辑 3D 模型的设计师和开发者跑通后你会拿到带纹理的 .glb 网格、.ply 高斯和一段旋转预览视频。项目亮点速览三种输出格式辐射场、3D 高斯、网格同一对象可生成变体与局部编辑基于 2B 参数模型与 500K 资产训练环境准备与安装先确认几项硬性依赖缺一不可系统Linux官方仅在 Linux 测试Windows 需自行处理GPUNVIDIA 卡显存至少 16GBA100 / A6000 已验证CUDAToolkit 11.8 或 12.2用于编译部分子模块Python3.8 及以上建议用 Conda 管理依赖安装只需两条命令其余依赖由脚本统一拉取首次耗时较长属正常现象git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS.git cd TRELLIS . ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast如果脚本执行失败优先检查 CUDA 版本与PATH是否匹配可用. ./setup.sh --help查看参数说明。你的第一次生成官方推荐从图生3D 入手质量通常优于文生3D。这段代码加载microsoft/TRELLIS-image-large模型把仓库自带的assets/example_image/T.png转成 3D 资产并渲染一段旋转视频。import os os.environ[SPCONV_ALGO] native # 单次运行建议设为 native from PIL import Image from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline from trellis.utils import render_utils pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.cuda() image Image.open(assets/example_image/T.png) outputs pipeline.run(image, seed1) # 含 gaussian / radiance_field / mesh video render_utils.render_video(outputs[gaussian][0])[color]运行后终端会打印采样进度outputs同时拿到高斯、辐射场、网格三种表示video就是高斯渲染出的旋转帧。想从文字直接生成时把 pipeline 换成TrellisTextTo3DPipeline并传入一句描述即可参考example_text.py。调参与定制最影响输出质量的参数如下改哪个、影响什么一目了然参数改什么影响什么seed固定随机种子复现同一生成结果sparse_structure_sampler_paramssteps、cfg_strength几何结构的采样步数与保真度slat_sampler_paramssteps、cfg_strength纹理 / 材质等外观细节质量to_glb的simplify、texture_size网格简化比例、贴图分辨率导出 .glb 的面数与贴图ATTN_BACKEND环境变量flash-attn/xformers注意力后端老架构用xformers模型架构与超参在configs/generation/与configs/vae/改完可直接用train.py启动训练或复现配置。进阶玩法按需选读多图条件生成把同一对象的多视角图组成列表传入即可无需额外训练。outputs pipeline.run_multi_image(images, seed1)对象变体基于已有网格生成换材质 / 外观的新资产无需额外训练。outputs pipeline.run_variant(base_mesh, Rugged metallic texture, seed1)Web 演示装好 demo 依赖后起 Gradio 界面需额外准备。. ./setup.sh --demo避坑与 FAQCUDA OOM→ 模型与渲染同占显存 → 减小num_samples或换 16GB 以上卡。Windows 装不上→ 官方仅测试 Linux → 改用 Linux 或 WSL 环境。首次运行卡住→ 正在下载 1.2B 模型与 DINOv2 → 提前本地下载或挂代理加速。spconv / flash-attn 编译报错→ CUDA 版本与PATH不匹配 →export正确 CUDA 路径后重装。V100 报 flash-attn 不支持→ 老架构不兼容 → 去掉--flash-attn并设ATTN_BACKENDxformers。后续学习路径trellis/pipelines/图生3D 与文生3D 的推理流水线源码。configs/generation/与configs/vae/生成模型与 VAE 的全部配置。example.py、example_text.py、example_variant.py三条完整可运行示例。看完这几处你就能改出自己的生成配置。【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation (CVPR25 Spotlight).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
一张图变成 3DTRELLIS 图生3D 与文生3D 的最简上手路径【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation (CVPR25 Spotlight).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLISTRELLIS 是一个大规模 3D 资产生成模型你输入一张图或一段文字它直接输出辐射场、3D 高斯和网格三种格式的 3D 资产还能做局部编辑。适合想把 2D 素材变成可编辑 3D 模型的设计师和开发者跑通后你会拿到带纹理的 .glb 网格、.ply 高斯和一段旋转预览视频。项目亮点速览三种输出格式辐射场、3D 高斯、网格同一对象可生成变体与局部编辑基于 2B 参数模型与 500K 资产训练环境准备与安装先确认几项硬性依赖缺一不可系统Linux官方仅在 Linux 测试Windows 需自行处理GPUNVIDIA 卡显存至少 16GBA100 / A6000 已验证CUDAToolkit 11.8 或 12.2用于编译部分子模块Python3.8 及以上建议用 Conda 管理依赖安装只需两条命令其余依赖由脚本统一拉取首次耗时较长属正常现象git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS.git cd TRELLIS . ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast如果脚本执行失败优先检查 CUDA 版本与PATH是否匹配可用. ./setup.sh --help查看参数说明。你的第一次生成官方推荐从图生3D 入手质量通常优于文生3D。这段代码加载microsoft/TRELLIS-image-large模型把仓库自带的assets/example_image/T.png转成 3D 资产并渲染一段旋转视频。import os os.environ[SPCONV_ALGO] native # 单次运行建议设为 native from PIL import Image from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline from trellis.utils import render_utils pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.cuda() image Image.open(assets/example_image/T.png) outputs pipeline.run(image, seed1) # 含 gaussian / radiance_field / mesh video render_utils.render_video(outputs[gaussian][0])[color]运行后终端会打印采样进度outputs同时拿到高斯、辐射场、网格三种表示video就是高斯渲染出的旋转帧。想从文字直接生成时把 pipeline 换成TrellisTextTo3DPipeline并传入一句描述即可参考example_text.py。调参与定制最影响输出质量的参数如下改哪个、影响什么一目了然参数改什么影响什么seed固定随机种子复现同一生成结果sparse_structure_sampler_paramssteps、cfg_strength几何结构的采样步数与保真度slat_sampler_paramssteps、cfg_strength纹理 / 材质等外观细节质量to_glb的simplify、texture_size网格简化比例、贴图分辨率导出 .glb 的面数与贴图ATTN_BACKEND环境变量flash-attn/xformers注意力后端老架构用xformers模型架构与超参在configs/generation/与configs/vae/改完可直接用train.py启动训练或复现配置。进阶玩法按需选读多图条件生成把同一对象的多视角图组成列表传入即可无需额外训练。outputs pipeline.run_multi_image(images, seed1)对象变体基于已有网格生成换材质 / 外观的新资产无需额外训练。outputs pipeline.run_variant(base_mesh, Rugged metallic texture, seed1)Web 演示装好 demo 依赖后起 Gradio 界面需额外准备。. ./setup.sh --demo避坑与 FAQCUDA OOM→ 模型与渲染同占显存 → 减小num_samples或换 16GB 以上卡。Windows 装不上→ 官方仅测试 Linux → 改用 Linux 或 WSL 环境。首次运行卡住→ 正在下载 1.2B 模型与 DINOv2 → 提前本地下载或挂代理加速。spconv / flash-attn 编译报错→ CUDA 版本与PATH不匹配 →export正确 CUDA 路径后重装。V100 报 flash-attn 不支持→ 老架构不兼容 → 去掉--flash-attn并设ATTN_BACKENDxformers。后续学习路径trellis/pipelines/图生3D 与文生3D 的推理流水线源码。configs/generation/与configs/vae/生成模型与 VAE 的全部配置。example.py、example_text.py、example_variant.py三条完整可运行示例。看完这几处你就能改出自己的生成配置。【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation (CVPR25 Spotlight).项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
