告别传统建模!5秒TripoSR直出3D模型整合包-本地运行无需联网

单图1秒生成3D物体整合包:TripoSR ,支持CPU运行!

AI建模技术也悄然而至…

而且

只要打字就可以自动建模?!

告别传统建模!5秒TripoSR直出3D模型整合包-本地运行无需联网

 

TripoSR 的开发灵感来源于LRM(Large Reconstruction Models)的最新研究成果,即通过单一图像实现复杂三维结构的重建。这一突破性的图像到3D模型转换技术,旨在满足娱乐、游戏、工业设计以及建筑行业专业人士对高效3D建模工具的需求,通过快速响应输出,实现3D模型细节的精确可视化。

告别传统建模!5秒TripoSR直出3D模型整合包-本地运行无需联网

在性能测试中,TripoSR 在Nvidia A100硬件平台上运行仅需约0.5秒即可生成初步质量的三维网格模型,这一速度远远超越了OpenLRM等其他开源图像到三维模型转换工具。除了显著的速度优势,我们的模型还具备广泛的适用性,无论用户是否配备GPU,均可流畅使用。

告别传统建模!5秒TripoSR直出3D模型整合包-本地运行无需联网

TripoSR 带来了显着提高 3D 重建速度和质量的关键进步。我们的模型的特点是能够快速处理输入,在 NVIDIA A100 GPU 上不到 0.5 秒的时间内生成高质量的 3D 模型。TripoSR 在定性和定量评估方面都表现出了卓越的性能,在多个公共数据集中优于其他开源替代方案。下图通过视觉比较和指标展示了 TripoSR 相对于其他领先模型的性能。有关模型架构、训练过程和比较的详细信息可以在这份技术报告中找到。

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一、TripoSR的技术剖析:

TripoSR提出了第一个大型重建模型 (LRM ) ,它可以在短短 5 秒内从单个输入图像预测对象的 3D 模型。与之前许多在小规模数据集(例如 ShapeNet)上以特定类别方式进行训练的方法相比,LRM 采用高度可扩展的基于 Transformer 的架构,具有 5 亿个可学习参数,可以直接从数据集预测神经辐射场(NeRF)。输入图像。我们在包含大约 100 万个对象的海量多视图数据上以端到端的方式训练我们的模型,包括来自 Objaverse 的合成渲染和来自 MVImgNet 的真实捕获。高容量模型和大规模训练数据的结合使我们的模型具有高度通用性,并根据各种测试输入(包括真实世界的野外捕获和生成模型的图像)生成高质量的 3D 重建。

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下载和使用指南

  1. 下载压缩包
  2. 解压压缩包,请注意避免解压到包含中文路径的文件夹。解压后,如下图所示,双击oneclick-run-GPU文件运行程序。
  3. 打开浏览器并访问 http://127.0.0.1:7860/,即可开始在浏览器中使用TripoSR工具。
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2 条回复 A文章作者 M管理员
  1. gdh7201

    thanks very much!

  2. young125615

    评论也没有积分 太难了

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