/ Модель

Характеристики

Размер весов
2,1 ГБ
Лицензия
MIT
Библиотека
onnx
Опубликована
10 июл 2026

QtMeshEditor-triposr-onnx

Языковая модель

ONNX-переэкспорт TripoSR восстанавливает 3D-представление объекта по одному RGB-изображению для локальной генерации сетки.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 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 ONNX-переэкспорт TripoSR для QtMeshEditor, основанный на весах Tripo AI и Stability AI. Модель восстанавливает трёхмерное представление объекта по одному изображению: энкодер кодирует RGB-изображение размером 512×512 в триплоскость, а декодер оценивает плотность и цвет в заданных точках для последующего извлечения поверхности методом marching cubes.

Модель предназначена для локального инференса через ONNX Runtime и используется в QtMeshEditor для генерации 3D-модели по изображению. Цветовое поле декодера также можно использовать при запекании текстуры. Доступны варианты энкодера FP32 и INT8; INT8 занимает меньше места, но даёт небольшую потерю качества. FP16-варианта нет из-за несовместимости конвертации с операцией Cast в attention. Для входа нужен изолированный объект на изображении; извлечение поверхности на высокой детализации требует запросов к декодеру частями, иначе возможно исчерпание памяти. Код и веса распространяются по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • создание 3D-сетки объекта по одной фотографии
  • восстановление трёхмерной формы из изображения с изолированным объектом
  • локальная генерация 3D-модели в QtMeshEditor
  • получение цветового поля для запекания текстуры

Ограничения

Для восстановления требуется RGB-изображение 512×512 с изолированным объектом; при высокой детализации декодер нужно запускать частями, иначе возможно исчерпание памяти. INT8-вариант немного уступает по качеству FP32.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TripoSR — ONNX export

ONNX re-export of stabilityai/TripoSR (Tripo AI + Stability AI — MIT code + MIT weights): single-image → 3D reconstruction via a triplane radiance field. All credit for the original weights goes to Tripo AI and Stability AI.

Exported for QtMeshEditor (epic #764), powering qtmesh generate3d, the Inspector's AI: Image → 3D section, and the generate_mesh_from_image MCP tool — local inference via ONNX Runtime, with surface extraction done by a native marching-cubes implementation (upstream's torchmcubes is torch/GPU-only).

The files QtMeshEditor downloads at runtime live in the shared fernandotonon/QtMeshEditor-models repo under triposr/. This repo is the standalone model card + mirror.

Files

filerole
triposr_encoder.onnxfp32 encoder (best quality, ~1.7 GB): image [1,3,512,512] → scene_codes [1,3,40,64,64] (triplane)
triposr_encoder_int8.onnxint8 encoder tier (~430 MB, slight quality loss)
triposr_decoder.onnxper-point field decoder: scene_codes + points [1,P,3] → density [1,P,1], color [1,P,3]

An fp16 tier is deliberately absent: TripoSR's attention has a hardcoded Cast-to-float32 that the ONNX fp16 converters cannot rewrite.

Inference contract

  • Input image: 512×512 RGB in [0,1], subject isolated (upstream composites over gray-128 and re-pads the foreground to a 0.85 ratio; QtMeshEditor uses U²-Net for background removal first).
  • Query the decoder in chunks — generating the full res³ grid up front OOMs at high resolutions.
  • Surface = marching cubes on density − threshold at iso 0, threshold 25.0, within radius 0.87. The field is inside-positive; emit flipped winding (v0,v2,v1) to keep faces outward.
  • Output is not +Y-up: bake −90°X then +90°Y to stand the model upright facing forward.
  • The decoder's colour output can also be used as an image-conditioned colour field for texture baking (per-texel queries after a UV unwrap).

Reproducing

scripts/export-triposr-onnx.py in the QtMeshEditor repo (one-time, offline; transformers==4.35.0, torchmcubes stubbed, frozen ViT positional encoding; emits the int8 variant unless --no-quant).

License

MIT (same as the upstream code and weights). Credit: Tripo AI + Stability AI.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · onnx

Нельзя запустить

3D-генерация пока не поддерживается.

Ревизия весов
01b2f1a

0 моделей