Stable Fast 3D 项目安装与配置指南

最新推荐文章于 2025-05-16 16:21:17 发布

沈昊冕Nadine

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Stable Fast 3D 项目安装与配置指南

stable-fast-3d SF3D: Stable Fast 3D Mesh Reconstruction with UV-unwrapping and Illumination Disentanglement 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-fast-3d

1. 项目基础介绍

Stable Fast 3D 是一个开源的3D网格重建项目，它能够从单个图像中快速生成具有UV展开和光照解耦的3D网格。该项目基于TripoSR模型，并引入了多项新技术，旨在生成无瑕疵的网格以及易于游戏集成的纹理材质。Stable Fast 3D 维护了快速的推理速度，同时提供了高质量的3D重建效果。

该项目主要使用的编程语言是 Python 和 C++，此外还涉及到了 CUDA、JavaScript、Metal 等技术。

2. 关键技术和框架

TripoSR模型: Stable Fast 3D 在TripoSR模型的基础上进行了优化。
UV展开: 优化模型以产生带有UV展开的纹理，便于纹理映射。
光照解耦: 预测材料参数，使得生成的资产可以更容易地集成到游戏中。
PyTorch: 使用PyTorch深度学习框架进行模型的训练和推理。
CUDA: 利用CUDA技术加速计算，提高处理速度。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算环境满足以下要求：

Python版本大于等于3.8。
根据操作系统安装相应的PyTorch版本。
对于Windows用户，需要安装Visual Studio 2022。
对于使用Mac Silicon的用户，需要安装OpenMP运行时。

详细安装步骤

安装Python和PyTorch

根据您的操作系统，从PyTorch官方网站下载并安装对应版本的PyTorch。
安装依赖

使用pip安装项目所需的依赖项。首先，确保更新了setuptools：
```
pip install -U setuptools==69.5.1
pip install wheel
```
然后，安装项目的基础依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
如果您想运行gradio演示，还需要安装额外的依赖：
```
pip install -r requirements-demo.txt
```
获取模型

由于模型在Hugging Face上受到限制，您需要登录Hugging Face并请求访问权限。之后创建一个具有读取权限的访问令牌，并在命令行中使用该令牌登录。
运行示例

运行以下命令来测试模型推理：
```
python run.py demo_files/examples/chair1.png --output-dir output/
```
这将在output/目录下保存一个GLB文件，包含了重建的3D模型。
启动本地Gradio应用

若要启动一个本地服务来可视化推理结果，可以使用以下命令：
```
python gradio_app.py
```
使用ComfyUI扩展

如果您想使用ComfyUI的扩展，需要先安装依赖，并按照项目说明配置。