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モデル別実行レシピ

TRELLIS.2で写真1枚から3Dアセットを作る

Linuxと24GB以上のNVIDIA GPUを先に確認します。

TRELLIS.2は1枚の入力画像からテクスチャ付き3Dアセットを生成する4Bパラメータモデルです。公式例は写真を読み込み、sample.glbとプレビュー用sample.mp4を保存します。リポジトリはNVIDIA GPU1メモリ24GB以上を最低要件として案内し、Linux環境を使います。

目次
実行条件と要点
  • TRELLIS.2は入力写真から3D形状とPBR素材を生成します。
  • 実行前にLinux、CUDA、24GB以上のNVIDIA GPUを確認します。
  • 正常な出力はsample.glbとsample.mp4です。

写真と機器条件を先に確認する

TRELLIS.2は1枚の画像から3D形状と素材を生成します。物体が明瞭で背景と重ならない写真を用意します。リポジトリはLinux、NVIDIA GPUメモリ24GB以上を要求し、CUDA2 Toolkit 12.4を推奨、A100/H100でテストしたと記載しています。そのため、この手順は条件を満たすLinux GPUを対象とします。TRELLIS.2公式リポジトリ

製品写真の形と素材を確認する画像作業画面
写真1枚の形と素材の手がかりを3D生成の入力に使います。

リポジトリと環境を準備する

サブモジュールを含めてリポジトリをcloneし、setup.shを実行して依存関係を導入します。READMEはPython 3.8以降とCUDA Toolkit 12.4を推奨し、CUDA拡張の構築には時間がかかる場合があります。Linuxシェルで実行し、チェックポイント3取得にはHugging Faceへのアクセス権も必要です。

公式セットアップスクリプト
git clone -b main https://github.com/microsoft/TRELLIS.2.git --recursive
cd TRELLIS.2
. ./setup.sh --new-env --basic --flash-attn --nvdiffrast --nvdiffrec --cumesh --o-voxel --flexgemm

サンプル画像をGLBに変換する

導入後、公式のexample.pyを実行します。ファイル内のImage.open('assets/example_image/T.png')にある標準パスを自分の写真のパスに変更して保存します。microsoft/TRELLIS.2-4B重みが形状を生成し、実行フォルダにsample.glbとターンテーブルプレビューsample.mp4を保存します。

サンプル3Dアセットを生成
# Edit example.py: replace Image.open('assets/example_image/T.png') with your photo path
python example.py
# Outputs: sample.glb and sample.mp4
製品画像とラフを用意したローカル作業台
製品写真を明瞭に撮ると生成形状を確認しやすくなります。

GLBの形状と表面を確認する

コマンド完了後、3Dビューアでsample.glbを開き、回転させます。裏側、薄い部分、穴の周囲を確認し、最後にsample.mp4のプレビューだけでなく、納品するGLB自体を検査します。

正確な寸法が必要な製品図面や測定用モデルには、1枚の写真から作ったGLBをそのまま使わないでください。形を素早く確認する用途と、実際の製作に使うモデルでは準備方法が異なります。

異なるサイズの画像出力を比べるボード
生成後にビューアでGLBを回して確認します。

用語の注釈

  1. GPU — 多くの計算を並列に処理するプロセッサーです。AIモデルの実行ではモデル計算を担います。

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  2. CUDA — NVIDIA GPUで汎用計算を行うソフトウェア基盤です。

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  3. チェックポイント — 学習済みモデルの重みなどを保存したファイルです。同じモデル系列でも、版や用途によって異なるチェックポイントを使うことがあります。

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よくある質問

この記事で最初に確認すべきことは何ですか？
TRELLIS.2は1枚の入力画像からテクスチャ付き3Dアセットを生成する4Bパラメータモデルです。公式例は写真を読み込み、`sample.glb`とプレビュー用`sample.mp4`を保存します。リポジトリはNVIDIA GPUメモリ24GB以上を最低要件として案内し、Linux環境を使います。
必要なメモリはどのくらいですか？
TRELLIS.2は1枚の画像から3D形状と素材を生成します。物体が明瞭で背景と重ならない写真を用意します。リポジトリはLinux、NVIDIA GPUメモリ24GB以上を要求し、CUDA Toolkit 12.4を推奨、A100/H100でテストしたと記載しています。そのため、この手順は条件を満たすLinux GPUを対象とします。[TRELLIS.2公式リポジトリ](https://github.com/microsoft/TRELLIS.2)