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hi3d-official/Hi3Dv1.0

Código de inferencia y pesos de modelo de código abierto que refinan una malla 3D aproximada hasta obtener geometría de alta resolución, guiándose por una imagen de referencia.

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¿Qué es?

Hi3D v1.0 recibe una malla aproximada y una imagen de referencia del mismo objeto y produce una malla refinada de alta resolución. Está basado en la representación dispersa de Sparc3D: el pipeline muestrea latentes dispersos progresivamente, los decodifica con un VAE disperso y extrae una malla, repitiendo el proceso hasta en tres pasadas.

El pipeline admite resoluciones de salida de 512, 1024 y 1536; para generar una salida a 1536 se ejecutan las tres pasadas. La salida contiene únicamente geometría, sin texturas ni materiales. Los usuarios de Python cargan el modelo desde Hugging Face mediante la clase Sparc3DPipeline, y un script de línea de comandos refina una malla existente sin depender de un generador de mallas aproximadas.

La inferencia requiere Linux, Python 3.10 y una GPU NVIDIA con una capacidad de cómputo de 8.0 o superior; no hay una opción para CPU. El repositorio no incluye código de entrenamiento ni herramientas de evaluación.

Funciones clave

  • 01Refina una malla aproximada usando una imagen de referencia del mismo objeto.
  • 02Genera geometría de alta resolución a 512, 1024 o 1536.
  • 03Carga los pesos del modelo directamente desde Hugging Face o desde un directorio local.
  • 04Ofrece una API de Python y un script de línea de comandos para refinar mallas.
  • 05Admite la descarga secuencial a CPU y callbacks de progreso por paso.

Casos de uso

  • Añadir detalles más finos a la superficie de mallas generadas con una herramienta de generación 3D.
  • Refinar modelos low-poly o aproximados usando una foto de referencia.
  • Procesar por lotes mallas existentes en un pipeline de recursos 3D.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git
  2. 2

    Entra en el directorio del proyecto

    cd Hi3Dv1.0
  3. 3

    Instala PyTorch con CUDA 12.4 (después, instala flash-attn como se indica en el README)

    pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
  4. 4

    Instala el proyecto desde el código fuente con el extra inference

    pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"

Antes de usarlo

  • Requiere Linux y una GPU NVIDIA con una capacidad de cómputo de 8.0 o superior; no hay una opción de inferencia en CPU.
  • La resolución 1536 solo se ha validado en una NVIDIA H20 de 96 GB, por lo que no se ha verificado en tarjetas más pequeñas.
  • El uso comercial solo está permitido bajo la licencia propia Hi3D Open License, que establece umbrales de número de usuarios e ingresos, además de requisitos de marca.
  • La instalación solo está disponible desde el código fuente; no hay una versión en PyPI. También se necesitan una versión compatible del CUDA Toolkit y una compilación de flash-attn.

Temas

#3d-generation#geometry-refinement#image-to-3d#sparse-representation#pytorch#mesh#sparc3d

Preguntas frecuentes

¿Qué es Hi3Dv1.0?
Código de inferencia y pesos de modelo de código abierto que refinan una malla 3D aproximada hasta obtener geometría de alta resolución, guiándose por una imagen de referencia. Hi3D v1.0 recibe una malla aproximada y una imagen de referencia del mismo objeto y produce una malla refinada de alta resolución. Está basado en la representación dispersa de Sparc3D: el pipeline muestrea latentes dispersos progresivamente, los decodifica con un VAE disperso y extrae una malla, repitiendo el proceso hasta en tres pasadas.
¿Hi3Dv1.0 es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
Hi3Dv1.0 es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿Hi3Dv1.0 sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de Hi3Dv1.0 fue el 23 oct 2026.
¿Para qué puedo usar Hi3Dv1.0?
Añadir detalles más finos a la superficie de mallas generadas con una herramienta de generación 3D. Refinar modelos low-poly o aproximados usando una foto de referencia. Procesar por lotes mallas existentes en un pipeline de recursos 3D.
¿Cómo se instala Hi3Dv1.0?
Clona el repositorio: git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git Entra en el directorio del proyecto: cd Hi3Dv1.0 Instala PyTorch con CUDA 12.4 (después, instala flash-attn como se indica en el README): pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 Instala el proyecto desde el código fuente con el extra inference: pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"
¿Dónde consigo Hi3Dv1.0?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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