Microsoft представила TRELLIS 2, новую версию открытой модели для генерации трёхмерных объектов из изображений. Эта система основана на архитектуре с 4 миллиардов параметров и способна создавать детализированные 3D‑меши с разрешением до 1536³ пикселов вместе с текстурами и материалами, готовыми к физически корректному рендерингу. TRELLIS 2 использует инновационное представление данных O‑Voxel, которое одновременно кодирует геометрию и сложные текстурные атрибуты, такие как цвет, шероховатость, металлические поверхности и прозрачность, что позволяет получать визуально богатые и реалистичные 3D‑активы без дополнительных оптимизаций.
Модель справляется с объектами сложной топологии, включая открытые поверхности, не‑манипуляционные структуры и внутренние элементы, которые часто вызывают проблемы у традиционных методов. TRELLIS 2 создаёт готовые 3D‑объекты с текстурами и материалами за сравнительно короткое время: например, генерация объекта в разрешении 512³ занимает около трёх секунд на GPU NVIDIA H100, а объекты в максимальном качестве 1536³ могут быть сгенерированы примерно за минуту.
За основу решения взята высокопроизводительная схема преобразования данных от 2D к 3D с использованием структурированного латентного пространства и 3D VAE, что обеспечивает компактность представления и высокую точность. Такой подход делает процесс генерации более эффективным по сравнению с традиционными воксельными или имплицитными методами, а также упрощает интеграцию в рабочие процессы для разработки игр, визуализации и AR/VR‑контента.
TRELLIS 2 уже доступен как опенсорсный проект с возможностью загрузки кода, модели и примеров на GitHub и демонстрациями на платформе Hugging Face. Microsoft подчёркивает, что проект ориентирован на исследования и развитие 3D‑генерации, а не только на академическое тестирование, что делает его полезным инструментом для разработчиков, дизайнеров и студий, работающих с 3D‑графикой.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Автор: cognitronn
