/ Модель

Характеристики

Размер весов
111 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
7 июл 2026

gen3d-gguf

Языковая модель3 профессии

Набор преобразованных в GGUF весов моделей для генерации 3D по изображению и связанных задач зрения в ggml-совместимых C++-рантаймах.

959скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

Репозиторий fszontagh/gen3d-gguf содержит преобразованные веса моделей для генерации 3D по изображению, а также компонентов компьютерного зрения и сегментации. Автор подготовил их для инференса в C++-рантаймах на базе ggml вместо PyTorch; файлы имеют архитектуру gen3d и могут включать компоненты DINOv2, BiRefNet, ISNet, MoGe и Paint ESRGAN с соответствующими конфигурациями.

Это набор весов, а не одна самостоятельная модель: конкретные возможности и исходная модель зависят от выбранной папки и файла. Для части весов доступны исходные safetensors; преобразование описано как приведение формата и точности, обычно к F16 с отдельными тензорами F32. Лицензия указана как other, а условия наследуются от соответствующих upstream-проектов: среди них MIT, Apache-2.0 и лицензия Tencent Hunyuan Community License с ограничениями по территориям и использованию. Перед применением нужно сверить лицензию конкретного набора весов.

Сценарии применения

  • генерация 3D-модели по изображению
  • инференс моделей компьютерного зрения в C++-рантайме ggml
  • сегментация изображений с использованием включённых компонентов
  • повторное преобразование доступных safetensors-весов в другой точности

Ограничения

Репозиторий объединяет веса разных моделей и компонентов, поэтому точные функции зависят от выбранных файлов и требуют соответствующего рантайма. Условия использования различаются по исходным проектам; некоторые лицензии содержат ограничения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GGUF weight conversions for ggml runtimes

GGUF conversions of open image-to-3D, vision and segmentation models, for inference with ggml-based C++ runtimes rather than PyTorch.

Nothing here is a new model. Every file is a format conversion of a published checkpoint: the tensors are the upstream ones, re-laid-out and in most cases cast to F16. Conversions are verified tensor-by-tensor against the source (name, shape, dtype and payload) before publishing.

Licensing - read this first

These are derived weights, and the upstream licence travels with them. Converting a checkpoint to another container does not change its terms. Each folder below names where its weights came from; check that project's licence before using anything here, especially commercially. Several of these are not permissive:

folderupstreamlicence to check
trellis2/Microsoft TRELLIS / TRELLIS.2MIT
hunyuan3d-2/, hunyuan3d-2.1/Tencent Hunyuan3D-2 / 2.1Tencent Hunyuan Community License - has territorial and use restrictions
vision/dinov2_*Meta DINOv2Apache-2.0
vision/moge.ggufMicrosoft MoGeMIT
segmentation/u2net.ggufU^2-NetApache-2.0
segmentation/rmbg.gguf, rmbg2.ggufBRIA RMBG-1.4 / 2.0BRIA licence - non-commercial without a separate agreement
instruct-pix2pix/InstructPix2Pix (on Stable Diffusion 1.5)CreativeML Open RAIL-M

The table is a pointer, not legal advice, and may lag upstream changes. The authoritative terms are whatever the upstream project publishes today.

Layout

trellis2/              sparse-structure and SLAT flow models, decoders
trellis2/multiview/    the multi-view fine-tunes of the same models
hunyuan3d-2/           Hunyuan3D-2 shape DiT (+ the mv variant) and VAE
hunyuan3d-2.1/         Hunyuan3D-2.1 shape DiT and VAE
hunyuan3d-2.1/paint/   the texture-painting stack: 2.5D UNet, PBR UNet, VAE, ESRGAN
vision/                image-conditioning backbones (DINOv2, MoGe) 
segmentation/          background removal (ISNet/BRIA RMBG, BiRefNet, U^2-Net)
instruct-pix2pix/      instruction image editing (UNet + VAE)
src/                   pre-conversion sources, kept so a conversion can be redone

Notes on use

Filenames are unchanged from the flat layout. manifest.json maps role names to bare filenames, so a runtime that consumes it wants the files in one directory - the folders here are for humans. Copy what you need into a single directory and the manifest resolves as before.

Metadata. Each file carries general.architecture = gen3d and, where it is meaningful, a gen3d.component key naming the part it implements (dinov2_large, birefnet, isnet, moge_backbone, paint_esrgan, ...), plus component-specific configuration such as hidden size, layer and head counts, patch size or ESRGAN scale. Read them with any GGUF reader; nothing here depends on an out-of-band config file.

Precision. Large tensors are generally F16, with small ones (norms, biases) left F32 where the runtime expects that. A few files are F32 throughout because the source was.

src/ holds the original safetensors for a subset of the weights. They are there so a conversion can be reproduced or re-done at a different precision, not because the GGUF are lossy - conversion is a cast, and is verified.

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
0a8a26d

0 моделей