Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: TRELLIS-image-large
Опубликована: 16 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

TRELLIS-image-large-GGUF

LocalAI-io

Языковая модель3 профессии

Конверсия GGUF F16 декодера TRELLIS для построения воксельного каркаса 64³ в конвейере создания 3D-объектов.

1 781скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конверсия в формате GGUF F16 декодера разреженной структуры из microsoft/TRELLIS-image-large, подготовленная для среды выполнения trellis2cpp и ggml. Компонент используется в конвейере TRELLIS.2: он преобразует выход модели потока разреженной структуры в воксельный каркас размером 64³.

Репозиторий содержит файл декодера `ss_dec_f16.gguf`; остальные компоненты конвейера TRELLIS.2 опубликованы отдельно. Это преобразование формата исходных весов fp16 в GGUF F16, а не полный конвейер генерации 3D-объектов. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

Преобразование выхода потока разреженной структуры в воксельный каркас 64³
Использование декодера TRELLIS в среде trellis2cpp/ggml
Сборка конвейера TRELLIS.2 для обработки изображений и получения 3D-объектов

Ограничения

Репозиторий содержит только декодер разреженной структуры, а не остальные компоненты полного конвейера TRELLIS.2; для его работы нужны совместимые входы от других этапов конвейера.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TRELLIS-image-large — GGUF (f16)

GGUF (f16) conversion of the sparse-structure decoder from microsoft/TRELLIS-image-large for the trellis2cpp / ggml runtime.

The TRELLIS.2 geometry pipeline reuses this TRELLIS-1 sparse-structure decoder to turn the sparse-structure flow output into a 64³ voxel scaffold.

Files

File	Pipeline stage	Source safetensors
`ss_dec_f16.gguf`	Sparse-structure decoder → 64³ voxel scaffold	`ss_dec_conv3d_16l8_fp16`

The rest of the TRELLIS.2 pipeline is published at TRELLIS.2-4B-GGUF and dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m-GGUF.

Conversion

Converted from the upstream fp16 safetensors to GGUF f16 (ggml ftype 1) with convert_ss_dec_to_gguf.py in the trellis2cpp project. Format conversion only.

License

MIT, inherited from microsoft/TRELLIS-image-large. See LICENSE. Copyright (c) Microsoft Corporation.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

3D-генерация пока не поддерживается.

Ревизия весов: c3d49c4