TripoSplat — הדגמה

קוד פתוח

VAST-AImit2026-06-01

gradio

הכלי מייצר אובייקט תלת ממדי מבוסס גאוסיאנים מתמונה בודדת שאתם מעלים בדפדפן. הוא מתאים למפתחים ויוצרים שרוצים לבדוק שחזור גאומטרי מהיר בלי להרים סביבת פיתוח מקומית.

4.2 GBמשקל הקבצים
—הורדות בחודש
327לייקים

מה זה

אתם מעלים תמונת דו ממד רגילה ומקבלים קובץ PLY של Gaussian Splatting שמוצג ישירות בדפדפן וזמין להורדה. הממשק כולל דוגמאות מובנות בפורמט תמונה שנטענות ישירות בקוד, כדי שאפשר יהיה לבדוק את הביצועים גם בלי להעלות קובץ אישי מהמחשב.

מתחת למכסה המנוע רץ שילוב של שני מודלים נפרדים. תחילה המערכת מנקה את הרקע מהתמונה באמצעות ZhengPeng7/BiRefNet, ורק לאחר מכן הצינור של VAST-AI/TripoSplat לוקח את האובייקט המבודד ומייצר ממנו את הגאוסיאנים התלת ממדיים. התהליך מאפשר לשלוט במספר הצעדים, בערכי ההנחיה ובכמות הגאוסיאנים שנוצרים.

מתאים ל

יצירת נכסי תלת ממד מתמונות
המרת תמונת מוצר או קונספט לסצנת גאוסיאנים שניתן להוריד ולבחון מכל זווית.
בדיקת איכות של TripoSplat
הרצת דוגמאות שונות לבחינת יכולת השחזור של המודל לפני שמתקינים אותו מקומית.
בידוד אובייקט והדמיה
ניקוי רקע אוטומטי ובנייה גאומטרית מהירה של פריט בודד ללא צורך בסריקה ידנית.

איפה זה נופל

אם התמונה המקורית כוללת רקע מורכב שגוזר הרקע מתקשה להפריד, התוצאה התלת ממדית תתעוות לחלוטין. התוצר הוא ענן גאוסיאנים ולא מודל פוליגונלי רגיל עם טקסטורה, כך שלא תוכלו לזרוק אותו ישירות למנוע משחקים סטנדרטי בלי המרה. בנוסף, חומרה שיתופית עלולה להקצות זמנים מוגבלים ולהיכשל בריצות ארוכות עם כמות צעדים גבוהה.

שאלות
נפוצות

האם השימוש באפליקציה עולה כסף?

לא, הגישה דרך הדפדפן חופשית לחלוטין. השרתים רצים על תשתית שיתופית של Hugging Face ללא צורך בתשלום.

כמה זמן לוקח לכל תמונה להתעבד?

העיבוד לוקח שניות בודדות עד חצי דקה, בהתאם למספר הצעדים שהגדרתם. אם יש עומס על חומרת ה־A10G, ייתכן שתמתינו קצת בתור לפני שהריצה תתחיל.

מה קורה לקבצים שאני מעלה?

התמונות נשמרות בספרייה זמנית בשרת לצורך העיבוד והסרת הרקע, ונמחקות בהתאם למדיניות האחסון הזמני. למרות זאת, עדיף לא להעלות חומרים רגישים או סודיים.

האם אפשר להריץ את זה על המחשב שלי?

כן, הקוד והמודלים פתוחים להורדה תחת רישיון MIT. תצטרכו כרטיס מסך מתאים וסביבת פייתון מוגדרת כדי להריץ את הצינור באופן עצמאי.

איך מריצים

גוררים תמונה לחלון הקלט או בוחרים באחת הדוגמאות הקיימות, מגדירים פרמטרים כמו מספר צעדים או סיד אם רוצים, ולוחצים על כפתור ההרצה. התהליך מתבצע על מעבד גרפי מסוג A10G דרך ZeroGPU, כך שזמן העיבוד לרוב מהיר אבל עלול לכלול המתנה קצרה בתור כשיש עומס משתמשים במקביל. בסיום מוצגת תצוגה מקדימה וקישור לקובץ המוכן.

pip install -U huggingface_hub
hf download VAST-AI/TripoSplat

הקבצים

8 קבצים במאגר, 4.2 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט מפורסם תחת רישיון MIT המתיר שימוש חופשי, כולל שימוש מסחרי, שינוי והפצה. הקבצים שאתם מעלים מעובדים בתיקייה זמנית בשרת לצורך יצירת התוצר.

שימוש מסחרי
שינוי הקוד
הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗