TripoSF : un outil pratique pour la génération rapide de modèles 3D à haute résolution

Introduction générale

TripoSF est un projet open source développé par l'équipe VAST-AI-Research pour générer rapidement des modèles 3D de haute résolution à partir d'une seule image. Il utilise une technologie appelée SparseFlex qui a une grande efficacité de traitement et peut fonctionner sur des appareils courants. Il utilise une technologie appelée SparseFlex, qui offre une grande efficacité de traitement et peut fonctionner sur des appareils courants. Le code de TripoSF et les modèles pré-entraînés sont sur GitHub, libres et gratuits, et faciles à installer. TripoSF convient aux personnes qui ont besoin de transformer rapidement des images plates en actifs 3D, comme les développeurs, les chercheurs ou les créateurs. Se concentrant davantage sur la convivialité et la rapidité que d'autres outils, TripoSF est une alternative légère dans le domaine de la génération 3D.

Liste des fonctions

• Générer rapidement des modèles 3D haute résolution à partir d'une seule image.
• Prise en charge de la sortie des fichiers OBJ, GLB et autres formats de fichiers 3D.
• Fournit des modèles pré-entraînés dès la sortie de la boîte.
• Permet d'ajuster les paramètres de résolution et de mémoire pour un contrôle flexible de l'effet généré.
• Code source ouvert pour faciliter la modification et l'expansion par les développeurs.

Utiliser l'aide

L'installation et l'utilisation de TripoSF sont simples. Voici les détails de l'installation et de l'utilisation, afin que vous puissiez commencer à générer des modèles 3D immédiatement.

Processus d'installation

1. Vérification de l'environnement Python
   TripoSF nécessite Python 3.8 ou plus. Commencez par taper sur la ligne de commande :

python --version

Si vous n'avez pas installé Python, allez sur le site web de Python et téléchargez et installez le logiciel.

2. Télécharger le code
   Ouvrez la page GitHub de TripoSF, cliquez sur "Code", copiez le lien et exécutez-le depuis la ligne de commande :

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

Si Git n'est pas installé, installez-le d'abord.

3. Installation des bibliothèques dépendantes
   Allez dans le dossier TripoSF :

cd TripoSF

Ensuite, courez :

pip install -r requirements.txt

Cela chargera les bibliothèques nécessaires telles que PyTorch. Si vous disposez d'un GPU, il est recommandé d'installer PyTorch avec le support CUDA pour une plus grande rapidité.

4. Obtenir des modèles pré-entraînés
   La page GitHub fournira un lien pour télécharger le modèle. Une fois téléchargé, placez le fichier dans le répertoire checkpoints/ (voir la documentation pour le chemin exact).
5. Testez-le.
   Une fois qu'il est chargé, essayez cette commande :

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

L'absence d'erreur signifie qu'il fonctionne.

procédure

Le cœur de TripoSF est l'opération simple de transformation d'images en modèles 3D :

1. Préparer l'image
   Trouvez une image claire, de préférence avec l'objet au milieu et un arrière-plan pas trop désordonné. Les formats JPG et PNG sont acceptés. Placez l'image dans le dossier du projet, ou souvenez-vous du chemin d'accès.
2. Générer des modèles 3D
   Entrez dans la ligne de commande :

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

• --image est le chemin de l'image.
• --output-dir est le dossier dans lequel les résultats sont enregistrés.
  Après l'exécution, le modèle 3D est généré.

3. Effets d'ajustement (facultatif)
   Vous pouvez utiliser des paramètres si vous souhaitez modifier les détails :

• --mc-resolution: Règle la résolution, par défaut 256. Plus la valeur est grande, plus le modèle est détaillé.
• --chunk-sizeContrôle de l'utilisation de la mémoire : des valeurs plus petites permettent d'économiser de la mémoire.
  Exemple :

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

4. Voir le modèle
   Les fichiers générés se trouvent dans le répertoire output/ Le format par défaut est OBJ. Ouvrez-le avec Blender ou un autre logiciel 3D. Ajoutez des paramètres si vous souhaitez le format GLB :

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

5. Exécution sur l'unité centrale (facultatif)
   Il fonctionne sans GPU, passez en mode CPU :

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

Ce sera plus lent, mais les résultats seront les mêmes.

pointe

• La qualité de l'image affecte les résultats, essayez d'utiliser des images à haute résolution.
• Lorsqu'il n'y a pas assez de mémoire, réduisez-la. --chunk-size.
• Pour plus d'informations, voir python run.py --help Vue.

TripoSF est facile à utiliser, fonctionne rapidement et transforme les images en modèles 3D en quelques minutes, ce qui le rend idéal pour les expériences et les créations rapides.

scénario d'application

1. Production d'éléments de jeu
   Les développeurs de jeux peuvent utiliser TripoSF pour transformer rapidement un dessin en modèle 3D, tel qu'un croquis d'arme, afin de créer un accessoire de jeu utilisable.
2. Démonstration d'enseignement
   Les enseignants peuvent l'utiliser pour transformer des images plates en modèles 3D, par exemple en générant un modèle à partir d'une photo d'animal et en le montrant aux élèves.
3. prototypage
   Les concepteurs peuvent utiliser TripoSF pour transformer rapidement leurs idées en modèles 3D, par exemple en générant des modèles à partir d'esquisses de produits et en testant leur apparence.

QA

1. TripoSF est-il rapide pour générer des modèles ?
   C'est rapide. Un ordinateur ordinaire peut le faire en quelques minutes, et encore plus rapidement avec un GPU.
2. Besoin d'un ordinateur très puissant ?
   Ce n'est pas nécessaire. Vous pouvez le faire fonctionner sans GPU, il suffit de modifier les paramètres.
3. Pouvez-vous générer des objets complexes ?
   Oui, mais l'effet dépend de l'image. Les objets simples fonctionnent mieux, les objets complexes peuvent nécessiter des ajustements de paramètres.
4. Quelle est la différence avec TripoSG ?
   TripoSF est plus rapide et plus pratique, et TripoSG accorde plus d'attention à la qualité et aux détails.