3D资产生成新范式TRELLIS赋能创作者的全流程解决方案【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS在数字内容创作爆炸的时代3D资产的制作仍然面临效率与质量的双重挑战。传统建模流程需要专业技能且耗时冗长而TRELLIS作为开源3D生成工具通过文本转3D和图像转3D技术彻底改变了这一现状。本文将系统介绍如何利用TRELLIS实现从创意到3D资产的快速转化帮助创作者在保留艺术控制的同时显著提升生产效率。价值定位重新定义3D内容创作流程TRELLIS解决了传统3D建模的三大核心痛点专业门槛高、制作周期长、迭代成本大。通过先进的结构化潜变量技术该工具能够将文本描述或2D图像直接转化为高质量3D资产同时支持辐射场、3D高斯分布和网格模型等多种输出格式。这种端到端的解决方案特别适合游戏开发、虚拟制作和AR/VR内容创建等场景让非专业用户也能快速生成可用的3D资源。核心能力多模态输入与多样化输出TRELLIS的核心优势在于其灵活的输入方式和丰富的输出选项。无论是单张图像、多张视角还是文本描述都能作为生成3D资产的条件。工具内置的多种渲染器确保生成结果既可以满足实时交互需求也能输出用于生产环境的高精度模型。环境准备清单在开始使用TRELLIS前请确保系统满足以下要求配置项最低要求推荐配置操作系统LinuxUbuntu 20.04 LTSGPUNVIDIA GPU, 8GB显存NVIDIA RTX 3090/4090, 24GB显存CUDACUDA 11.8CUDA 12.2Python3.83.10内存16GB RAM32GB RAM安装与环境配置获取项目代码git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS.git cd TRELLIS一键部署依赖环境. ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast⚠️ 注意事项安装过程可能需要下载多个预训练模型和依赖库建议在网络稳定的环境下进行全程大约需要15-30分钟。实践流程场景化任务路径图像到3D从单张图片创建空间站模型场景描述将2D概念设计图转换为可旋转查看的3D空间站模型用于游戏场景开发。操作指令import os import torch from PIL import Image from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline from trellis.utils import render_utils, postprocessing_utils # 设置环境变量优化性能 os.environ[SPCONV_ALGO] native os.environ[ATTN_BACKEND] xformers # 加载预训练模型 device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.to(device) # 加载并预处理输入图像 image_path assets/example_image/typical_building_space_station.png image Image.open(image_path).convert(RGB) # 配置生成参数 generation_params { seed: 42, sparse_structure_sampler_params: {num_steps: 100}, slat_sampler_params: {guidance_scale: 7.5} } # 执行3D生成 with torch.autocast(device_typecuda, dtypetorch.float16): outputs pipeline.run(image,** generation_params) # 渲染360度旋转视频 video_frames render_utils.render_360(outputs[gaussian][0], num_frames60) postprocessing_utils.save_video(video_frames, space_station_3d.mp4, fps30) # 导出网格模型 postprocessing_utils.export_glb(outputs[mesh][0], space_station.glb)预期结果生成一个带有旋转动画的3D空间站模型包含视频文件和可编辑的网格模型。模型保留了原图中的太阳能板、圆形舱体等关键特征并具有合理的3D空间结构。文本到3D从描述生成海盗船模型场景描述根据文本描述创建一个卡通风格的海盗船3D模型用于儿童教育应用。操作指令import torch from trellis.pipelines import TrellisTextTo3DPipeline from trellis.utils import render_utils # 初始化文本到3D管道 pipeline TrellisTextTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-text-xlarge) pipeline.cuda() # 定义文本提示和生成参数 text_prompt A cartoon pirate ship with blue sails, wooden hull, and Jolly Roger flag, highly detailed, colorful, low-poly style generation_config { seed: 123, num_inference_steps: 50, guidance_scale: 8.0, output_format: [gaussian, mesh] } # 生成3D资产 outputs pipeline.run(text_prompt, **generation_config) # 生成多角度预览图 preview_images render_utils.render_multi_view(outputs[gaussian][0], views8) for i, img in enumerate(preview_images): img.save(fpirate_ship_view_{i}.png)预期结果生成一个符合文本描述的卡通风格海盗船3D模型具有蓝色船帆、木质船体和海盗旗等特征。输出包含3D高斯分布数据和网格模型两种格式可直接用于后续开发。场景拓展高级功能与应用场景多图像条件生成从多角度创建蘑菇角色场景描述利用多个视角的2D图像生成一个卡通蘑菇角色的3D模型用于动画制作。操作指令import os import torch from PIL import Image from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline # 配置环境 os.environ[SPCONV_ALGO] native device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) # 加载多视角图像 image_paths [ assets/example_multi_image/mushroom_1.png, assets/example_multi_image/mushroom_2.png, assets/example_multi_image/mushroom_3.png ] images [Image.open(path).convert(RGB) for path in image_paths] # 加载模型并生成3D资产 pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.to(device) outputs pipeline.run(images, seed7, num_inference_steps150) # 保存结果 torch.save(outputs, mushroom_3d_assets.pt)预期结果生成一个3D蘑菇角色模型综合了多个输入视角的特征具有一致的形状和纹理。该模型可用于动画制作支持骨骼绑定和表情控制。局部编辑功能定制机甲模型细节场景描述在现有3D机甲模型基础上修改特定部位如手臂武器系统实现快速迭代设计。操作指令import torch from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline from trellis.utils import editing_utils # 加载基础模型和现有3D资产 pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.cuda() base_assets torch.load(mech_base_assets.pt) # 定义局部编辑区域和目标 editing_spec { region: right_arm, # 指定要编辑的区域 reference_image: Image.open(new_weapon_design.png), # 新设计参考图 strength: 0.8 # 编辑强度0-1之间 } # 执行局部编辑 edited_assets editing_utils局部编辑功能定制机甲模型细节.edit_3d_asset( pipeline, base_assets, editing_spec, seed42 ) # 保存编辑结果 torch.save(edited_assets, modified_mech_assets.pt)预期结果生成一个修改了右臂武器系统的机甲3D模型其他部分保持不变。这种局部编辑能力大大加快了设计迭代速度无需从头重新生成整个模型。技术参数与优化建议性能优化设置注意力后端选择根据硬件配置选择最优注意力实现os.environ[ATTN_BACKEND] flash-attn # 对于Ampere及以上架构GPU # 或 os.environ[ATTN_BACKEND] xformers # 兼容性更好的选择内存优化在显存有限时使用以下设置pipeline.enable_gradient_checkpointing() pipeline.set_torch_compile(True)输出格式对比格式类型特点适用场景文件大小3D高斯分布高质量渲染细节丰富实时预览动画渲染中等~50MB辐射场逼真光照效果电影级渲染静态场景较大~200MB网格模型可编辑兼容性好游戏引擎3D打印较小~10MB总结与展望TRELLIS通过创新的结构化潜变量技术为3D内容创作提供了前所未有的灵活性和效率。无论是从文本还是图像生成3D资产都能在保持高质量的同时显著缩短制作周期。随着技术的不断发展未来TRELLIS还将支持更复杂的场景生成和更精细的编辑功能进一步降低3D创作的门槛。对于希望快速掌握TRELLIS的用户建议从简单的图像到3D任务开始逐步尝试文本生成和多图像条件生成等高级功能。通过调整不同的生成参数探索工具的全部潜力将创意快速转化为高质量的3D资产。【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation.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
3D资产生成新范式：TRELLIS赋能创作者的全流程解决方案
3D资产生成新范式TRELLIS赋能创作者的全流程解决方案【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS在数字内容创作爆炸的时代3D资产的制作仍然面临效率与质量的双重挑战。传统建模流程需要专业技能且耗时冗长而TRELLIS作为开源3D生成工具通过文本转3D和图像转3D技术彻底改变了这一现状。本文将系统介绍如何利用TRELLIS实现从创意到3D资产的快速转化帮助创作者在保留艺术控制的同时显著提升生产效率。价值定位重新定义3D内容创作流程TRELLIS解决了传统3D建模的三大核心痛点专业门槛高、制作周期长、迭代成本大。通过先进的结构化潜变量技术该工具能够将文本描述或2D图像直接转化为高质量3D资产同时支持辐射场、3D高斯分布和网格模型等多种输出格式。这种端到端的解决方案特别适合游戏开发、虚拟制作和AR/VR内容创建等场景让非专业用户也能快速生成可用的3D资源。核心能力多模态输入与多样化输出TRELLIS的核心优势在于其灵活的输入方式和丰富的输出选项。无论是单张图像、多张视角还是文本描述都能作为生成3D资产的条件。工具内置的多种渲染器确保生成结果既可以满足实时交互需求也能输出用于生产环境的高精度模型。环境准备清单在开始使用TRELLIS前请确保系统满足以下要求配置项最低要求推荐配置操作系统LinuxUbuntu 20.04 LTSGPUNVIDIA GPU, 8GB显存NVIDIA RTX 3090/4090, 24GB显存CUDACUDA 11.8CUDA 12.2Python3.83.10内存16GB RAM32GB RAM安装与环境配置获取项目代码git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/trell/TRELLIS.git cd TRELLIS一键部署依赖环境. ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast⚠️ 注意事项安装过程可能需要下载多个预训练模型和依赖库建议在网络稳定的环境下进行全程大约需要15-30分钟。实践流程场景化任务路径图像到3D从单张图片创建空间站模型场景描述将2D概念设计图转换为可旋转查看的3D空间站模型用于游戏场景开发。操作指令import os import torch from PIL import Image from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline from trellis.utils import render_utils, postprocessing_utils # 设置环境变量优化性能 os.environ[SPCONV_ALGO] native os.environ[ATTN_BACKEND] xformers # 加载预训练模型 device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.to(device) # 加载并预处理输入图像 image_path assets/example_image/typical_building_space_station.png image Image.open(image_path).convert(RGB) # 配置生成参数 generation_params { seed: 42, sparse_structure_sampler_params: {num_steps: 100}, slat_sampler_params: {guidance_scale: 7.5} } # 执行3D生成 with torch.autocast(device_typecuda, dtypetorch.float16): outputs pipeline.run(image,** generation_params) # 渲染360度旋转视频 video_frames render_utils.render_360(outputs[gaussian][0], num_frames60) postprocessing_utils.save_video(video_frames, space_station_3d.mp4, fps30) # 导出网格模型 postprocessing_utils.export_glb(outputs[mesh][0], space_station.glb)预期结果生成一个带有旋转动画的3D空间站模型包含视频文件和可编辑的网格模型。模型保留了原图中的太阳能板、圆形舱体等关键特征并具有合理的3D空间结构。文本到3D从描述生成海盗船模型场景描述根据文本描述创建一个卡通风格的海盗船3D模型用于儿童教育应用。操作指令import torch from trellis.pipelines import TrellisTextTo3DPipeline from trellis.utils import render_utils # 初始化文本到3D管道 pipeline TrellisTextTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-text-xlarge) pipeline.cuda() # 定义文本提示和生成参数 text_prompt A cartoon pirate ship with blue sails, wooden hull, and Jolly Roger flag, highly detailed, colorful, low-poly style generation_config { seed: 123, num_inference_steps: 50, guidance_scale: 8.0, output_format: [gaussian, mesh] } # 生成3D资产 outputs pipeline.run(text_prompt, **generation_config) # 生成多角度预览图 preview_images render_utils.render_multi_view(outputs[gaussian][0], views8) for i, img in enumerate(preview_images): img.save(fpirate_ship_view_{i}.png)预期结果生成一个符合文本描述的卡通风格海盗船3D模型具有蓝色船帆、木质船体和海盗旗等特征。输出包含3D高斯分布数据和网格模型两种格式可直接用于后续开发。场景拓展高级功能与应用场景多图像条件生成从多角度创建蘑菇角色场景描述利用多个视角的2D图像生成一个卡通蘑菇角色的3D模型用于动画制作。操作指令import os import torch from PIL import Image from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline # 配置环境 os.environ[SPCONV_ALGO] native device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) # 加载多视角图像 image_paths [ assets/example_multi_image/mushroom_1.png, assets/example_multi_image/mushroom_2.png, assets/example_multi_image/mushroom_3.png ] images [Image.open(path).convert(RGB) for path in image_paths] # 加载模型并生成3D资产 pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.to(device) outputs pipeline.run(images, seed7, num_inference_steps150) # 保存结果 torch.save(outputs, mushroom_3d_assets.pt)预期结果生成一个3D蘑菇角色模型综合了多个输入视角的特征具有一致的形状和纹理。该模型可用于动画制作支持骨骼绑定和表情控制。局部编辑功能定制机甲模型细节场景描述在现有3D机甲模型基础上修改特定部位如手臂武器系统实现快速迭代设计。操作指令import torch from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline from trellis.utils import editing_utils # 加载基础模型和现有3D资产 pipeline TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained(microsoft/TRELLIS-image-large) pipeline.cuda() base_assets torch.load(mech_base_assets.pt) # 定义局部编辑区域和目标 editing_spec { region: right_arm, # 指定要编辑的区域 reference_image: Image.open(new_weapon_design.png), # 新设计参考图 strength: 0.8 # 编辑强度0-1之间 } # 执行局部编辑 edited_assets editing_utils局部编辑功能定制机甲模型细节.edit_3d_asset( pipeline, base_assets, editing_spec, seed42 ) # 保存编辑结果 torch.save(edited_assets, modified_mech_assets.pt)预期结果生成一个修改了右臂武器系统的机甲3D模型其他部分保持不变。这种局部编辑能力大大加快了设计迭代速度无需从头重新生成整个模型。技术参数与优化建议性能优化设置注意力后端选择根据硬件配置选择最优注意力实现os.environ[ATTN_BACKEND] flash-attn # 对于Ampere及以上架构GPU # 或 os.environ[ATTN_BACKEND] xformers # 兼容性更好的选择内存优化在显存有限时使用以下设置pipeline.enable_gradient_checkpointing() pipeline.set_torch_compile(True)输出格式对比格式类型特点适用场景文件大小3D高斯分布高质量渲染细节丰富实时预览动画渲染中等~50MB辐射场逼真光照效果电影级渲染静态场景较大~200MB网格模型可编辑兼容性好游戏引擎3D打印较小~10MB总结与展望TRELLIS通过创新的结构化潜变量技术为3D内容创作提供了前所未有的灵活性和效率。无论是从文本还是图像生成3D资产都能在保持高质量的同时显著缩短制作周期。随着技术的不断发展未来TRELLIS还将支持更复杂的场景生成和更精细的编辑功能进一步降低3D创作的门槛。对于希望快速掌握TRELLIS的用户建议从简单的图像到3D任务开始逐步尝试文本生成和多图像条件生成等高级功能。通过调整不同的生成参数探索工具的全部潜力将创意快速转化为高质量的3D资产。【免费下载链接】TRELLISOfficial repo for paper Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation.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
