Производная модели ilintar/trellis2-gguf. GGUF-сборка конвейера TRELLIS.2 для создания 3D-объектов по изображениям.
181скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 сен 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
Карточка модели Mordrag/trellis2-gguf-q4 на Hugging Face совпадает с карточкой ilintar/trellis2-gguf, поэтому описание составлено по ней.
ilintar/trellis2-gguf — набор весов TRELLIS.2, преобразованный в формат GGUF для запуска через trellis.cpp, автономную среду C++/GGML с поддержкой CUDA и Vulkan, а также через Lemonade как медиа-бэкенд GGML. Модель предназначена для преобразования изображения в 3D-объект.
Репозиторий содержит компоненты полного конвейера: DINOv3, блоки потока и декодирования разреженной структуры, формы и текстур для разрешений 512 и 1024, а также опциональный BiRefNet для удаления фона. GGUF — формат поставки весов; README указывает исходную модель TRELLIS.2, но не сообщает её идентификатор или точную лицензию, отсылая к лицензии исходной модели.
Сценарии применения
создание 3D-модели объекта по изображению
получение текстурированного 3D-объекта из картинки
запуск генерации 3D через trellis.cpp на CUDA или Vulkan
Ограничения
Для опционального удаления фона с помощью BiRefNet требуется CUDA. Лицензия определяется исходной моделью, на которую ссылается README, но её условия в карточке не приведены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
GGUF weights for TRELLIS.2 (image-to-3D), converted for use with
trellis.cpp — a standalone C++/GGML runtime (CUDA + Vulkan), and
with Lemonade as a GGML media backend.
The full pipeline: dinov3, ss_flow/ss_dec (sparse structure), shape_flow_512/shape_flow_1024/shape_dec, tex_flow_512/tex_flow_1024/tex_dec, and birefnet (optional background removal, CUDA only).
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров