Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 24 мар 2025

Ссылки

TripoSG

TripoSG создаёт высокодетализированные 3D-формы по одному изображению для дизайна, прототипирования и создания игровых и VFX-ресурсов.

6 308скачиваний за 30 дней151лайквеса обновлены28 мар 2025

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

TripoSG — модель генерации 3D-форм по одному изображению, разработанная Tripo и VAST AI Research. Она предназначена для создания высокодетализированных 3D-сеток для дизайна, прототипирования, визуализации, игровых ресурсов и VFX.

Архитектура сочетает Transformer на основе Rectified Flow, VAE с представлением на основе SDF и гибридным геометрическим обучением, а также cross-attention для передачи признаков изображения. По данным README, модель содержит 1,5 млрд параметров и работает с 2048 латентными токенами. Для запуска требуется GPU с CUDA и более 8 ГБ видеопамяти.

Модель принимает изображение и генерирует 3D-форму; поддерживаемые естественные языки не заявлены. Лицензия — MIT. README описывает применение для создания 3D-ресурсов, но не приводит количественных оценок качества или ограничений по типам входных изображений.

Сценарии применения

создание 3D-сетки по изображению объекта
подготовка игровых 3D-ресурсов по референсу
создание объектов для VFX
быстрое 3D-прототипирование по изображению
визуализация дизайна в виде 3D-формы

Ограничения

Для запуска требуется CUDA-совместимый GPU с более чем 8 ГБ видеопамяти. В README нет количественных оценок качества или описания ограничений для разных типов входных изображений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TripoSG - High-Fidelity 3D Shape Synthesis using Large-Scale Rectified Flow Models

TripoSG is a state-of-the-art image-to-3D generation foundation model that leverages large-scale rectified flow transformers to produce high-fidelity 3D shapes from single images.

Model Description

Model Architecture

TripoSG utilizes a novel architecture combining:

Rectified Flow (RF) based Transformer for stable, linear trajectory modeling
Advanced VAE with SDF-based representation and hybrid geometric supervision
Cross-attention mechanism for image feature condition
1.5B parameters operating on 2048 latent tokens

Intended Uses

This model is designed for:

Converting single images to high-quality 3D meshes
Creative and design applications
Gaming and VFX asset creation
Prototyping and visualization

Requirements

CUDA-capable GPU (>8GB VRAM)

Usage

For detailed usage instructions, please visit our GitHub repository.

About

TripoSG is developed by Tripo, VAST AI Research, pushing the boundaries of 3D Generative AI. For more information:

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: 2c1c516