Pixal3D — הדגמה
קוד פתוחTencentARCmit2026-04-30
הופך תמונה בודדת למודל תלת ממד מפורט שמיושר לפיקסלים של המקור. מתאים למי שצריך נכסי תלת ממד מהירים מתמונות קיימות.
- 42.9 GBמשקל הקבצים
- —הורדות בחודש
- 378לייקים
מה זה
אתם מעלים תמונה ומקבלים מודל תלת ממד שנוצר ישירות ממנה. המטרה כאן היא ליצור שחזור ששומר על דיוק גבוה מול הפיקסלים המקוריים, ולא רק צורה כללית שמזכירה את התמונה.
מאחורי הקלעים הקוד מריץ שרשרת מורכבת של מודלים כבדים. הוא משתמש בצינור של Pixal3D שמבוסס על TRELLIS של מיקרוסופט, יחד עם BiRefNet להסרת רקע, MoGe להערכת גיאומטריה ועומק, מודלים ממשפחת DINOv3 לחילוץ מאפיינים, וגם רכיבים של FLUX ו־CLIP. זה שילוב של מודלי ראייה ממוחשבת ויצירה שמנסה לפענח נפח וטקסטורה במקביל.
מתאים ל
- יצירת נכסי תלת ממד לתצוגה
מעלים תמונת מוצר או חפץ ומקבלים מודל נפחי שמתאים לבדיקות ראשוניות או הדמיות מהירות.
- בדיקת איכות שחזור פיקסלים
משווים את המודל שנוצר מול תמונת המקור כדי לראות איך אלגוריתם Pixal3D שומר על קווי המתאר והטקסטורה.
- הכנת אובייקטים למשחקים
מייצרים בסיס גיאומטרי מקונספט ארט דו ממדי כדי לחסוך זמן במידול ראשוני.
איפה זה נופל
השרשרת מורכבת מהרבה מודלים נפרדים, מה שאומר שיש הרבה נקודות כשל בדרך. אם הסרת הרקע מפספסת או שהערכת העומק שגויה, המודל הסופי ייצא מעוות. בנוסף, חומרת A10G עשויה להיות איטית בהרצת שילוב של מודלים בגודל כזה, ואין כאן אפשרות לערוך ישירות את הגיאומטריה או לשלוט בחלקים הנסתרים של האובייקט.
שאלות
נפוצות
האם השימוש בחינם?
היישום פתוח לשימוש בדפדפן על גבי התשתית של Hugging Face. אין תשלום ישיר, אך הזמינות תלויה במשאבי השרת המשותפים.
כמה זמן לוקח לייצר מודל?
התהליך דורש מעבר דרך מספר מודלים עמוקים על כרטיס A10G. זה עשוי לקחת בין כמה עשרות שניות לכמה דקות, בהתאם לתור הקיים.
מה קורה עם התמונות שאני מעלה?
התמונות נשלחות ומעובדות על השרת המארח של היישום. מאחר שמדובר בהדגמה ציבורית ללא רישיון מוגדר, עדיף לא להעלות חומרים רגישים או קנייניים.
האם אפשר להריץ את זה על המחשב שלי?
הקוד משתמש במודלים כבדים מאוד כמו FLUX ו־TRELLIS 2-4B, יחד עם חבילות ייעודיות כמו o-voxel. כדי להריץ מקומית תצטרכו כרטיס מסך חזק עם זיכרון וידאו משמעותי והתקנת סביבה מורכבת.
איך מריצים
טוענים תמונה בממשק של גרדיו ומפעילים את תהליך היצירה. החומרה שמוקצית כאן היא כרטיס A10G במצב חלוקה דינמי דרך spaces, כך שהעיבוד יכול לקחת זמן ותלוי בעומס הכללי. אם השרת עמוס, תצטרכו להמתין בתור לפני שהרצת המודלים תתחיל בפועל.
pip install -U huggingface_hub hf download TencentARC/Pixal3D
הקבצים
28 קבצים במאגר, 42.9 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
- ckpts/slat_flow_imgshape2tex_dit_1_3B_1024_bf16.safetensors5.5 GB
- ckpts/slat_flow_imgshape2tex_dit_1_3B_1024_bf16_mv.safetensors5.5 GB
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_1024_bf16.safetensors5.5 GB
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_1024_bf16_mv.safetensors5.5 GB
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_512_bf16.safetensors5.5 GB
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_512_bf16_mv.safetensors5.5 GB
- ckpts/ss_flow_img_dit_1_3B_64_bf16.safetensors5.4 GB
- ckpts/ss_flow_img_dit_1_3B_64_bf16_mv.safetensors5.4 GB
- ckpts/shape_dec_next_dc_f16c32_fp16.safetensors948.5 MB
- ckpts/tex_dec_next_dc_f16c32_fp16.safetensors948.5 MB
- ckpts/ss_dec_conv3d_16l8_fp16.safetensors147.6 MB
- README.md13.3 KB
- NOTICE12.5 KB
- pipeline_mv.json6.0 KB
- pipeline.json4.1 KB
- .gitattributes1.5 KB
- LICENSE1.1 KB
- ckpts/tex_dec_next_dc_f16c32_fp16.json705 B
- ckpts/shape_dec_next_dc_f16c32_fp16.json678 B
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_1024_bf16.json535 B
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_1024_bf16_mv.json535 B
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_512_bf16.json535 B
- ckpts/slat_flow_img2shape_dit_1_3B_512_bf16_mv.json535 B
- ckpts/slat_flow_imgshape2tex_dit_1_3B_1024_bf16.json535 B
- ckpts/slat_flow_imgshape2tex_dit_1_3B_1024_bf16_mv.json535 B
- ckpts/ss_flow_img_dit_1_3B_64_bf16.json503 B
- ckpts/ss_flow_img_dit_1_3B_64_bf16_mv.json503 B
- ckpts/ss_dec_conv3d_16l8_fp16.json245 B
הרישיון
הרישיון של היישום לא דווח במאגר. המשמעות היא שאין הרשאה ברורה לשימוש מסחרי בקוד או בתוצרים, ויש לבדוק את הרישיונות הנפרדים של כל אחד מחלקי המערכת, כמו FLUX או TRELLIS, לפני שמשתמשים בהם לפרויקט עסקי.
- שימוש מסחרי
- שינוי הקוד
- הפצה מחדש