项目简介
TripoSR是一款由Tripo AI和Stability AI联合开发的开源3D重建模型，通过大型重建模型（LRM）原则，显著提升3D重建的速度和质量。
在NVIDIA A100 GPU上，TripoSR能够在不到0.5秒的时间内快速生成高质量的3D模型，其性能在多个公开数据集上均优于其他开源选项。为研究人员、开发人员和创意工作者提供工具，应用于3D生成AI和3D内容创作。
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示例
从效果上来看，是要比之前的OpenLRM等开源模型要好得多。
性能对比
安装
· Python >= 3.8
· 安装CUDA
· 根据你的平台安装PyTorch：https://pytorch.org/get-started/locally/ [请确保本地安装的CUDA主版本与PyTorch附带的CUDA主版本相匹配。例如，如果安装了CUDA 11.x，请确保安装了与CUDA 11.x编译的PyTorch。]
· 通过pip install --upgrade setuptools更新setuptools
· 通过pip install -r requirements.txt安装其他依赖项
手动推理
python run.py examples/chair.png --output-dir output/
这将把重建的3D模型保存到output/目录下。你也可以指定多个由空格分隔的图像路径。默认选项对于单个图像输入大约需要6GB的显存。
要了解此脚本的详细使用方法，请使用 python run.py --help。
本地 Gradio 应用
安装Gradio：
pip install gradio
启动 Gradio 应用：
python gradio_app.py
故障排除
AttributeError: 'torchmcubes_module'模块没有 'mcubes_cuda' 属性或torchmcubes 没有编译CUDA支持，请改用CPU版本。
这是因为torchmcubes没有编译CUDA支持。
请确保：本地安装的CUDA主版本与PyTorch附带的CUDA主版本相匹配。例如，如果你安装了CUDA 11.x，请确保安装了与CUDA 11.x编译的PyTorch。setuptools>=49.6.0。如果不是，请通过pip install --upgrade setuptools进行升级。
然后通过以下方式重新安装torchmcubes：
pip uninstall torchmcubespip install git+https://github.com/tatsy/torchmcubes.git
项目链接
https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR
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