TripoSG：一款能够从单张输入图像生成高细节的3D模型

文章来源：08AI导航网发布时间：2025-04-10 09:43:03

TripoSG是什么？

TripoSG 是由VAST-ai-Research 团队开发的开源高保真3D形状合成技术，基于大规模校正流架构和混合专家Transformer 设计，能够从单张输入图像生成高细节的3D模型。

TripoSG是什么？.webp

高保真生成：生成的 3D 网格具有锐利的几何特征、精细的表面细节和复杂的结构。

语义一致性：生成的形状能准确反映输入图像的语义和外观。

强泛化能力：能处理多种输入风格，包括照片级真实图像、卡通和草图。

稳健的性能：对于具有复杂拓扑结构的挑战性输入，也能创建连贯的形状。

大规模修正流变换器：TripoSG 首次将基于校正流（Rectified Flow, RF）的 Transformer 架构应用于 3D 形状生成。与传统的扩散模型相比，RF 提供了从噪声到数据之间更简洁的线性路径建模，有助于实现更稳定、高效的训练。

混合监督训练策略：结合符号距离函数（SDF）、法线和 Eikonal 损失，显著提升了 3D 变分自编码器（VAE）的重建性能。

高质量数据处理流程：开发了完善的数据构建与治理流水线，包括质量评分、数据筛选、修复与增强、SDF 数据生产等环节。通过这一流程，构建了一个包含 200 万高质量“图像-SDF”训练样本对的数据集。

高效的 VAE 架构：使用 SDF 进行几何表示，相较于此前常用的体素占用栅格具有更高的精度。

MoE Transformer 模型：TripoSG 是首个在 3D 领域发布的 MoE Transformer 模型。

游戏与影视：快速生成游戏资产或 3D 特效元素，缩短开发周期。

工业与电商：将草图或实物照片转化为 3D 模型，用于产品预览或虚拟展示。

教育与文化遗产：创建交互式教学模型或数字化文物，降低 3D 内容创作门槛。

1. 安装：

克隆仓库并创建 conda 环境：

gitclonehttps://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG.gitcdTripoSGcondacreate-ntripoSGpython=3.10condaactivatetripoSG

安装依赖：

pipinstalltorchtorchvision--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/{your-cuda-version}pipinstall-rrequirements.txt

2. 快速开始：从图像生成 3D 网格：

pythonscripts/inference_triposg.py--image-inputassets/example_data/hjswed.png

项目主页：https://yg256li.github.io/TripoSG-Page/

GitHub 源码：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG

Hugging Face 模型：https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSG

Hugging Face 演示：https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/TripoSG

论文：https://arxiv.org/abs/2502.06608

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