TRELLIS 开源项目使用与启动教程
1. 项目介绍
TRELLIS 是一个由微软开发的3D资产生成模型,它能够接受文本或图像提示,生成高质量的3D资产,格式包括辐射场、3D高斯分布和网格等。TRELLIS 的核心是一个统一的结构化潜变量(SLAT)表示,支持解码为不同的输出格式,并采用针对SLAT优化的Rectified Flow Transformers作为强大的基础模型。该项目提供大规模预训练模型,参数可达20亿,基于一个包含50万个多样化物体的3D资产数据集。
2. 项目快速启动
系统要求
- 操作系统:目前代码仅在 Linux 系统上测试。Windows 设置可参考 issue #3(未完全测试)。
- 硬件:需要一个至少有16GB内存的NVIDIA GPU。代码已在NVIDIA A100和A6000 GPU上验证。
- 软件:需要 CUDA Toolkit 来编译某些子模块。代码已测试 CUDA 版本11.8和12.2。推荐使用 Conda 管理依赖。需要 Python 3.8 或更高版本。
安装步骤
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克隆仓库:
git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/TRELLIS.git cd TRELLIS
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安装依赖:
. ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast
如果遇到安装问题,可以尝试逐个安装依赖,指定一个flag。
使用预训练模型
提供以下预训练模型:
- TRELLIS-image-large:大型图像到3D模型,参数量为1.2B。
- TRELLIS-text-base:基础文本到3D模型,参数量为342M。
- TRELLIS-text-large:大型文本到3D模型,参数量为1.1B。
- TRELLIS-text-xlarge:超大型文本到3D模型,参数量为2.0B。
推荐使用图像条件版本的模型以获得更好的性能。所有VAEs都包含在TRELLIS-image-large模型仓库中。模型托管在Hugging Face上,可以直接在代码中加载模型。
import os
# os.environ['ATTN_BACKEND'] = 'xformers' # 可选 'flash-attn' 或 'xformers',默认为 'flash-attn'
os.environ['SPCONV_ALGO'] = 'native' # 可选 'native' 或 'auto',默认为 'auto'。'auto' 速度更快,但会在开始时进行基准测试。推荐如果只运行一次,设置为 'native'。
import imageio
from PIL import Image
from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline
from trellis.utils import render_utils, postprocessing_utils
# 从模型文件夹或Hugging Face模型仓库加载一个pipeline
pipeline = TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained("JeffreyXiang/TRELLIS-image-large")
3. 应用案例和最佳实践
生成3D资产
以下是一个使用预训练模型生成3D资产的简单示例:
# 加载图像
image = Image.open("path/to/image.jpg")
# 生成3D资产
asset = pipeline(image)
# 保存结果
imageio.imsave("output.jpg", asset)
生成3D资产的变体
可以通过对生成的3D资产进行编辑,来创建同一物体的不同变体:
# 生成变体
variant = pipeline(image, variant=True)
# 保存变体
imageio.imsave("variant.jpg", variant)
4. 典型生态项目
TRELLIS 可以与文本到图像模型结合使用,以实现更丰富的3D生成。此外,社区中也有许多基于TRELLIS的项目,例如:
- 使用TRELLIS模型进行虚拟现实内容创建。
- 结合游戏引擎,实现实时3D渲染。
- 在教育领域,利用TRELLIS创建交互式3D模型。
这些项目展示了TRELLIS在多个领域的应用潜力。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考