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我想在泉州做网站网络营销的策略包括

news 2026/4/11 9:46:57

我想在泉州做网站,网络营销的策略包括,个人备案做别的网站,哈尔滨做设计和网站的公司TRELLIS 是一个大型 3D 资产生成模型。它接收文本或图像提示，并生成各种格式的高质量 3D 资产，例如 Radiance Fields、3D Gaussians 和网格。TRELLIS 的基石是统一的结构化 LATent （SLAT） 表示，它允许解码为不同的输出…

TRELLIS 是一个大型 3D 资产生成模型。它接收文本或图像提示，并生成各种格式的高质量 3D 资产，例如 Radiance Fields、3D Gaussians 和网格。TRELLIS 的基石是统一的结构化 LATent （SLAT）表示，它允许解码为不同的输出格式，并为 SLAT 量身定制的整流变压器作为强大的支柱。我们在 500K 不同对象的大型 3D 资产数据集上提供具有多达 20 亿个参数的大规模预训练模型。TRELLIS 显著超越了现有方法，包括最近类似比例的方法，并展示了以前型号所没有的灵活输出格式选择和本地 3D 编辑功能。

6100 Stars 388 Forks 67 Issues 5 贡献者 MIT License Python 语言

代码: https://github.com/microsoft/TRELLIS

主页: TRELLIS: Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation

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主要功能

**高质量**：它以高质量生成具有复杂形状和纹理细节的各种 3D 资产。
**多功能性**：它接受文本或图像提示，可以生成各种最终的 3D 表示，包括但不限于*辐射场*、*3D 高斯*和*网格*，以适应不同的下游要求。
**灵活编辑**：它允许轻松编辑生成的 3D 资产，例如生成同一对象的变体或对 3D 资产进行本地编辑。

📦 安装和使用

先决条件

**系统**：代码目前仅在 **Linux** 上进行测试。对于 Windows 设置，您可以参考 #3（未完全测试）。
**硬件**：需要至少具有 16GB 内存的 NVIDIA GPU。该代码已在 NVIDIA A100 和 A6000 GPU 上得到验证。
软件：
- 需要 CUDA 工具包来编译某些子模块。该代码已使用 CUDA 版本 11.8 和 12.2 进行了测试。
- 建议使用 Conda 来管理依赖项。
- 需要 Python 版本 3.8 或更高版本。

安装步骤

克隆存储库：

git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/TRELLIS.git
cd TRELLIS

安装依赖项：
**在运行以下命令之前，需要注意一些事项：**
- 通过添加，将创建一个名为的新 conda 环境。如果要使用现有的 conda 环境，请删除此标记。--new-envtrellis
- 默认情况下，环境将使用 pytorch 2.4.0 和 CUDA 11.8。如果您想使用不同版本的 CUDA（例如，如果您安装了 CUDA Toolkit 12.2 并且不想安装另一个 11.8 版本进行子模块编译），您可以删除该标志并手动安装所需的依赖项。有关安装命令，请参阅 PyTorch。trellis--new-env
- 如果您安装了多个 CUDA Toolkit 版本，则应在运行命令之前将其设置为正确的版本。例如，如果您安装了 CUDA Toolkit 11.8 和 12.2，则应在运行命令之前运行。PATHexport PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
- 默认情况下，代码使用 backend 进行关注。对于不支持的 GPU（例如 NVIDIA V100），您可以删除仅安装（install only）的标志，并将环境变量设置为在运行代码之前。有关更多详细信息，请参阅最小示例。flash-attnflash-attn--flash-attnxformersATTN_BACKENDxformers
- 由于依赖项数量众多，安装可能需要一段时间。请耐心等待。如果遇到任何问题，可以尝试逐个安装依赖项，一次指定一个标志。
- 如果您在安装过程中遇到任何问题，请随时打开问题或联系我们。
创建一个名为的新 conda 环境并安装依赖项：trellis
```
. ./setup.sh --new-env --basic --xformers --flash-attn --diffoctreerast --spconv --mipgaussian --kaolin --nvdiffrast
```
运行.setup.sh. ./setup.sh --help
```
Usage: setup.sh [OPTIONS]
Options:-h, --help              Display this help message--new-env               Create a new conda environment--basic                 Install basic dependencies--xformers              Install xformers--flash-attn            Install flash-attn--diffoctreerast        Install diffoctreerast--vox2seq               Install vox2seq--spconv                Install spconv--mipgaussian           Install mip-splatting--kaolin                Install kaolin--nvdiffrast            Install nvdiffrast--demo                  Install all dependencies for demo
```

🤖 预训练模型

我们提供以下预训练模型：

型	描述	#Params	下载
格状图-大	大型图像到 3D 模型	1.2乙	下载
TRELLIS-text-base	基本文本到 3D 模型	342 米	即将推出
格状文本大号	大型文本到 3D 模型	1.1乙	即将推出
格子文本 xlarge	超大文本到 3D 模型	2.0乙	即将推出

这些模型托管在 Hugging Face 上。您可以在代码中直接加载模型及其存储库名称：

TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained("JeffreyXiang/TRELLIS-image-large")

如果您更喜欢从本地加载模型，可以从上面的链接下载模型文件，并使用文件夹路径加载模型（应保持文件夹结构）：

TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained("/path/to/TRELLIS-image-large")

💡 用法

最小示例

以下是如何使用预训练模型生成 3D 资产的示例。

import os
# os.environ['ATTN_BACKEND'] = 'xformers'   # Can be 'flash-attn' or 'xformers', default is 'flash-attn'
os.environ['SPCONV_ALGO'] = 'native'        # Can be 'native' or 'auto', default is 'auto'.# 'auto' is faster but will do benchmarking at the beginning.# Recommended to set to 'native' if run only once.import imageio
from PIL import Image
from trellis.pipelines import TrellisImageTo3DPipeline
from trellis.utils import render_utils, postprocessing_utils# Load a pipeline from a model folder or a Hugging Face model hub.
pipeline = TrellisImageTo3DPipeline.from_pretrained("JeffreyXiang/TRELLIS-image-large")
pipeline.cuda()# Load an image
image = Image.open("assets/example_image/T.png")# Run the pipeline
outputs = pipeline.run(image,seed=1,# Optional parameters# sparse_structure_sampler_params={#     "steps": 12,#     "cfg_strength": 7.5,# },# slat_sampler_params={#     "steps": 12,#     "cfg_strength": 3,# },
)
# outputs is a dictionary containing generated 3D assets in different formats:
# - outputs['gaussian']: a list of 3D Gaussians
# - outputs['radiance_field']: a list of radiance fields
# - outputs['mesh']: a list of meshes# Render the outputs
video = render_utils.render_video(outputs['gaussian'][0])['color']
imageio.mimsave("sample_gs.mp4", video, fps=30)
video = render_utils.render_video(outputs['radiance_field'][0])['color']
imageio.mimsave("sample_rf.mp4", video, fps=30)
video = render_utils.render_video(outputs['mesh'][0])['normal']
imageio.mimsave("sample_mesh.mp4", video, fps=30)# GLB files can be extracted from the outputs
glb = postprocessing_utils.to_glb(outputs['gaussian'][0],outputs['mesh'][0],# Optional parameterssimplify=0.95,          # Ratio of triangles to remove in the simplification processtexture_size=1024,      # Size of the texture used for the GLB
)
glb.export("sample.glb")# Save Gaussians as PLY files
outputs['gaussian'][0].save_ply("sample.ply")

运行代码后，您将获得以下文件：