TripoSF: Ein praktisches Werkzeug für die schnelle Erstellung hochauflösender 3D-Modelle

Allgemeine Einführung

TripoSF ist ein Open-Source-Projekt, das vom VAST-AI-Research-Team entwickelt wurde, um schnell hochauflösende 3D-Modelle aus einem einzigen Bild zu erzeugen. Es verwendet eine Technologie namens SparseFlex, die eine hohe Verarbeitungseffizienz aufweist und auf gängigen Geräten ausgeführt werden kann. Der Code und die vortrainierten Modelle von TripoSF sind auf GitHub verfügbar, frei und offen und einfach zu installieren. TripoSF eignet sich für Personen, die flache Bilder schnell in 3D-Assets umwandeln müssen, z. B. Entwickler, Forscher oder Kreative. Da der Fokus mehr auf Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit liegt als bei anderen Tools, ist TripoSF eine leichtgewichtige Alternative im Bereich der 3D-Generierung.

Funktionsliste

• Erzeugen Sie schnell hochauflösende 3D-Modelle aus einem einzigen Bild.
• Unterstützt die Ausgabe von OBJ, GLB und anderen 3D-Dateiformaten.
• Bietet vorgefertigte Modelle, die sofort einsatzbereit sind.
• Ermöglicht die Einstellung der Auflösung und der Speicherparameter zur flexiblen Steuerung des erzeugten Effekts.
• Offener Quellcode für einfache Änderungen und Erweiterungen durch Entwickler.

Hilfe verwenden

Die Installation und Bedienung von TripoSF ist unkompliziert. Hier finden Sie die Details zur Installation und Verwendung, damit Sie sofort mit der Erstellung von 3D-Modellen beginnen können.

Einbauverfahren

1. Überprüfen der Python-Umgebung
   TripoSF erfordert Python 3.8 oder höher. Beginnen Sie mit der Eingabe in der Kommandozeile:

python --version

Wenn Sie Python noch nicht installiert haben, können Sie es von der Python-Website herunterladen und installieren.

2. Code herunterladen
   Öffnen Sie die TripoSF-GitHub-Seite, klicken Sie auf "Code", kopieren Sie den Link und führen Sie ihn über die Befehlszeile aus:

git clone https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSF.git

Wenn Sie Git noch nicht installiert haben, installieren Sie Git zuerst.

3. Installation von abhängigen Bibliotheken
   Gehen Sie zum Ordner TripoSF:

cd TripoSF

Dann laufen Sie:

pip install -r requirements.txt

Dadurch werden die erforderlichen Bibliotheken wie PyTorch geladen. Wenn Sie einen Grafikprozessor haben, empfiehlt es sich, PyTorch mit CUDA-Unterstützung zu installieren, um höhere Geschwindigkeiten zu erzielen.

4. Vorgefertigte Modelle abrufen
   Auf der GitHub-Seite finden Sie einen Link zum Herunterladen des Modells. Sobald Sie die Datei heruntergeladen haben, legen Sie sie in Ihrem Projekt unter checkpoints/ (den genauen Pfad finden Sie in der Dokumentation).
5. Testen Sie es.
   Sobald es geladen ist, versuchen Sie diesen Befehl:

python run.py --image test.jpg --output-dir output/

Keine Fehler bedeutet, dass es funktioniert.

Verfahren

Das Herzstück von TripoSF ist der einfache Vorgang, Bilder in 3D-Modelle zu verwandeln:

1. Bereiten Sie das Bild vor
   Suchen Sie ein klares Bild, vorzugsweise mit dem Objekt in der Mitte und einem nicht zu unübersichtlichen Hintergrund. Die Formate JPG und PNG werden unterstützt. Legen Sie das Bild in den Projektordner, oder merken Sie sich den Pfad.
2. Generierung von 3D-Modellen
   Geben Sie in der Befehlszeile ein:

python run.py --image your_image.jpg --output-dir output/

• --image ist der Bildpfad.
• --output-dir ist der Ordner, in dem die Ergebnisse gespeichert werden.
  Nach dem Lauf wird das 3D-Modell erstellt.

3. Anpassungseffekte (optional)
   Sie können Parameter verwenden, wenn Sie die Details ändern möchten:

• --mc-resolutionPasst die Auflösung an, Standardwert 256. Je größer der Wert, desto detaillierter das Modell.
• --chunk-sizeKontrolle der Speichernutzung, kleinere Werte sparen Speicherplatz.
  Beispiel:

python run.py --image your_image.jpg --output-dir output/ --mc-resolution 512

4. Ansicht Modell
   Die erzeugten Dateien befinden sich im Verzeichnis output/ Das Standardformat ist OBJ. Öffnen Sie es mit Blender oder einer anderen 3D-Software. Fügen Sie Parameter hinzu, wenn Sie das GLB-Format wünschen:

python run.py --image your_image.jpg --output-dir output/ --model-save-format glb

5. Laufen auf der CPU (optional)
   Es funktioniert ohne GPU, wechseln Sie in den CPU-Modus:

python run.py --image your_image.jpg --output-dir output/ --device cpu

Es wird zwar langsamer sein, aber die Ergebnisse sind die gleichen.

Tipp

• Die Bildqualität wirkt sich auf die Ergebnisse aus; verwenden Sie daher möglichst hochauflösende Bilder.
• Wenn der Speicherplatz nicht ausreicht, drehen Sie ihn herunter. --chunk-size.
• Weitere Informationen zur Verwendung finden Sie unter python run.py --help Ansicht.

TripoSF ist einfach zu bedienen, läuft schnell und wandelt Bilder in wenigen Minuten in 3D-Modelle um - perfekt für schnelle Experimente und Kreationen.

Anwendungsszenario

1. Produktion von Spiel-Assets
   Spieleentwickler können TripoSF verwenden, um einen Entwurf schnell in ein 3D-Modell zu verwandeln, z. B. eine Waffenskizze, um eine brauchbare Spielrequisite zu erstellen.
2. Demonstration der Lehre
   Lehrer können damit flache Bilder in 3D-Modelle umwandeln, z. B. ein Modell aus einem Foto eines Tieres erstellen und es den Schülern zeigen.
3. Prototyping
   Designer können mit TripoSF Ideen schnell in 3D-Modelle umwandeln, indem sie zum Beispiel Modelle aus Produktskizzen generieren und testen, wie diese aussehen.

QA

1. Ist TripoSF schnell bei der Erstellung von Modellen?
   Es ist schnell. Ein normaler Computer schafft das in wenigen Minuten, mit einer GPU sogar noch schneller.
2. Sie brauchen einen sehr leistungsstarken Computer?
   Nicht nötig. Sie können es auch ohne GPU laufen lassen, Sie müssen nur die Parameter anpassen.
3. Können Sie komplexe Objekte erzeugen?
   Ja, aber die Wirkung hängt vom jeweiligen Bild ab. Einfache Objekte funktionieren besser, bei komplexen Objekten müssen möglicherweise die Parameter angepasst werden.
4. Was ist der Unterschied zu TripoSG?
   TripoSF ist schneller und praktischer, während TripoSG mehr Wert auf Qualität und Details legt.