Hi3Dv1.0은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

Hi3Dv1.0은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

Hi3Dv1.0은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. Hi3Dv1.0의 마지막 커밋은 2026년 10월 23일입니다.

Hi3Dv1.0은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

3D 생성 모델이 만든 메시의 표면 디테일을 더합니다. 참조 사진을 활용해 로우폴리 또는 거친 모델을 다듬습니다. 3D 에셋 파이프라인에서 기존 메시를 일괄 처리합니다.

Hi3Dv1.0는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd Hi3Dv1.0 CUDA 12.4용 PyTorch를 설치합니다(그다음 README 안내에 따라 flash-attn을 설치합니다): pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 inference 추가 항목을 포함해 소스에서 프로젝트를 설치합니다: pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"

Hi3Dv1.0은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0

hi3d-official/Hi3Dv1.0

참조 이미지에 따라 거친 3D 메시를 고해상도 지오메트리로 다듬는 오픈 소스 추론 코드와 모델 가중치입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

Hi3D v1.0은 거친 메시와 같은 물체를 담은 참조 이미지를 입력받아 이를 다듬은 고해상도 메시를 생성합니다. Sparc3D의 희소 표현을 기반으로 하며, 희소 latent를 점진적으로 샘플링하고 희소 VAE로 디코딩한 뒤 메시를 추출하는 과정을 최대 3회 반복합니다.

출력 해상도는 512, 1024, 1536을 지원하며, 1536 해상도에서는 세 번의 패스를 모두 실행합니다. 출력은 지오메트리만 포함하며 텍스처나 머티리얼은 제공하지 않습니다. Python 사용자는 Sparc3DPipeline 클래스를 통해 Hugging Face에서 모델을 불러올 수 있고, 명령줄 스크립트로 기존 메시를 다듬을 수 있어 거친 메시를 생성하는 별도의 모델에 의존하지 않습니다.

추론에는 Linux, Python 3.10, compute capability 8.0 이상인 NVIDIA GPU가 필요하며 CPU 실행은 지원하지 않습니다. 이 저장소에는 학습 코드나 평가 도구가 포함되어 있지 않습니다.

핵심 기능

01같은 물체의 참조 이미지를 사용해 거친 메시를 다듬습니다.
02512, 1024 또는 1536 해상도의 고해상도 지오메트리를 출력합니다.
03Hugging Face 또는 로컬 디렉터리에서 모델 가중치를 직접 불러옵니다.
04메시 다듬기를 위한 Python API와 명령줄 스크립트를 제공합니다.
05순차적 CPU 오프로딩과 단계별 진행 콜백을 지원합니다.

활용 사례

3D 생성 모델이 만든 메시의 표면 디테일을 더합니다.
참조 사진을 활용해 로우폴리 또는 거친 모델을 다듬습니다.
3D 에셋 파이프라인에서 기존 메시를 일괄 처리합니다.

빠른 시작

1
저장소를 클론합니다
git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git
2
프로젝트 디렉터리로 이동합니다
cd Hi3Dv1.0
3
CUDA 12.4용 PyTorch를 설치합니다(그다음 README 안내에 따라 flash-attn을 설치합니다)
pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
4
inference 추가 항목을 포함해 소스에서 프로젝트를 설치합니다
pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"

사용 전 알아둘 점

Linux와 compute capability 8.0 이상의 NVIDIA GPU가 필요하며, CPU 추론 경로는 제공되지 않습니다.
1536 해상도는 96 GB NVIDIA H20에서만 검증되었으므로, 더 작은 GPU에서의 작동은 확인되지 않았습니다.
상업적 이용은 사용자 수 및 매출 기준과 브랜딩 요건이 있는 별도의 Hi3D Open License에 따라야 합니다.
소스에서만 설치할 수 있고 PyPI 릴리스는 없습니다. 또한 호환되는 CUDA Toolkit과 flash-attn 빌드가 필요합니다.

토픽

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

자주 묻는 질문

Hi3Dv1.0은(는) 무엇인가요?: 참조 이미지에 따라 거친 3D 메시를 고해상도 지오메트리로 다듬는 오픈 소스 추론 코드와 모델 가중치입니다. Hi3D v1.0은 거친 메시와 같은 물체를 담은 참조 이미지를 입력받아 이를 다듬은 고해상도 메시를 생성합니다. Sparc3D의 희소 표현을 기반으로 하며, 희소 latent를 점진적으로 샘플링하고 희소 VAE로 디코딩한 뒤 메시를 추출하는 과정을 최대 3회 반복합니다.
Hi3Dv1.0은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: Hi3Dv1.0은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Hi3Dv1.0은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. Hi3Dv1.0의 마지막 커밋은 2026년 10월 23일입니다.
Hi3Dv1.0은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 3D 생성 모델이 만든 메시의 표면 디테일을 더합니다. 참조 사진을 활용해 로우폴리 또는 거친 모델을 다듬습니다. 3D 에셋 파이프라인에서 기존 메시를 일괄 처리합니다.
Hi3Dv1.0는 어떻게 설치하나요?: 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd Hi3Dv1.0 CUDA 12.4용 PyTorch를 설치합니다(그다음 README 안내에 따라 flash-attn을 설치합니다): pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 inference 추가 항목을 포함해 소스에서 프로젝트를 설치합니다: pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"
Hi3Dv1.0은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.