Pacote portátil para Windows que reúne o app web Gradio de conversão de imagem em 3D do Hunyuan3D 2.0/2.1, sem exigir configuração manual.
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hi3d-official/Hi3Dv1.0
Código de inferência e pesos de modelo open source que refinam uma malha 3D grosseira em uma geometria de alta resolução, guiados por uma imagem de referência.
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O que é?
O Hi3D v1.0 recebe uma malha grosseira e uma imagem de referência do mesmo objeto e gera uma malha refinada de alta resolução. Ele é baseado na representação esparsa do Sparc3D: o pipeline amostra latentes esparsos progressivamente, decodifica-os com um VAE esparso e extrai uma malha, repetindo o processo em até três etapas.
O pipeline oferece resoluções de saída de 512, 1024 e 1536, sendo que a resolução 1536 executa as três etapas. A saída contém apenas geometria, sem texturas ou materiais. Usuários de Python carregam o modelo do Hugging Face pela classe Sparc3DPipeline, e um script de linha de comando refina uma malha existente sem depender de um gerador de malhas grosseiras.
A inferência requer Linux, Python 3.10 e uma GPU NVIDIA com compute capability 8.0 ou superior; não há suporte para execução em CPU. O repositório não inclui código de treinamento nem ferramentas de avaliação.
Recursos principais
- 01Refina uma malha grosseira usando uma imagem de referência do mesmo objeto.
- 02Gera geometria de alta resolução em 512, 1024 ou 1536.
- 03Carrega os pesos do modelo diretamente do Hugging Face ou de um diretório local.
- 04Oferece uma API Python e um script de linha de comando para refinar malhas.
- 05Oferece suporte a descarregamento sequencial para CPU e callbacks de progresso a cada etapa.
Casos de uso
- Adicionar detalhes mais finos à superfície de malhas geradas por um gerador 3D.
- Refinar modelos low-poly ou grosseiros usando uma foto de referência.
- Processar em lote malhas existentes em um pipeline de assets 3D.
Início rápido
- 1
Clone o repositório
git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git - 2
Entre no diretório do projeto
cd Hi3Dv1.0 - 3
Instale o PyTorch com CUDA 12.4 (depois, instale o flash-attn conforme descrito no README)
pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 - 4
Instale o projeto a partir do código-fonte com o extra inference
pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"
Antes de usar
- Requer Linux e uma GPU NVIDIA com compute capability 8.0 ou superior; não há opção de inferência em CPU.
- A resolução 1536 só foi validada em uma NVIDIA H20 de 96 GB, portanto o funcionamento em placas menores não foi verificado.
- O uso comercial só é permitido nos termos da licença própria Hi3D Open License, que estabelece limites de número de usuários e receita, além de requisitos de marca.
- A instalação está disponível apenas a partir do código-fonte, sem lançamento no PyPI, e requer um CUDA Toolkit compatível e uma compilação do flash-attn.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é Hi3Dv1.0?
- Código de inferência e pesos de modelo open source que refinam uma malha 3D grosseira em uma geometria de alta resolução, guiados por uma imagem de referência. O Hi3D v1.0 recebe uma malha grosseira e uma imagem de referência do mesmo objeto e gera uma malha refinada de alta resolução. Ele é baseado na representação esparsa do Sparc3D: o pipeline amostra latentes esparsos progressivamente, decodifica-os com um VAE esparso e extrai uma malha, repetindo o processo em até três etapas.
- Hi3Dv1.0 é gratuito? Qual é a licença?
- Hi3Dv1.0 é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- Hi3Dv1.0 ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de Hi3Dv1.0 foi em 23 de out. de 2026.
- Para que posso usar Hi3Dv1.0?
- Adicionar detalhes mais finos à superfície de malhas geradas por um gerador 3D. Refinar modelos low-poly ou grosseiros usando uma foto de referência. Processar em lote malhas existentes em um pipeline de assets 3D.
- Como instalar Hi3Dv1.0?
- Clone o repositório: git clone https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0.git Entre no diretório do projeto: cd Hi3Dv1.0 Instale o PyTorch com CUDA 12.4 (depois, instale o flash-attn conforme descrito no README): pip install torch==2.5.0+cu124 torchvision==0.20.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 Instale o projeto a partir do código-fonte com o extra inference: pip install -c docker/constraints.txt -e ".[inference]"
- Onde consigo Hi3Dv1.0?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/hi3d-official/Hi3Dv1.0
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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