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抡锤者

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  2. AI进阶话题
  3. 3D模型生成 trellis2 - r9700 rocm

3D模型生成 trellis2 - r9700 rocm

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI进阶话题
33 帖子 5 发布者 220 浏览
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  • ye9okY ye9ok

    雖然俺不懂3D,但是有沒有試過zluda?會不會好一點?

    CS6C 在线
    CS6C 在线
    CS6
    编写于 最后由 编辑
    #21

    @ye9ok 我直接買了一張3090 , 晚上讓他自己跑測試看看單卡還是混合工作比較快

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    • CS6C 在线
      CS6C 在线
      CS6
      编写于 最后由 编辑
      #22

      RTX 3090 TRELLIS.2 Gradio Success Run

      Date: 2026-06-11 Taipei time
      GPU: RTX 3090 24GB
      Service: official TRELLIS.2 Gradio app
      耗費時間:310s

      17522d86-b047-4d33-9084-bbfec96c9525-image.jpeg

      Result

      This is the first confirmed successful Gradio UI run after the RTX 3090 texture fix and Gradio preview workaround.

      The GLB was originally produced by Gradio under the TRELLIS.2 session tmp directory:

      /mnt/data/comfy-runtimes/TRELLIS.2/tmp/40hdh9xwxxz/sample_2026-06-10T204915.884.glb
      

      It has been copied to the stable shared experiment output directory:

      /mnt/data/experiments/trellis2/outputs/gradio-success-20260610-204915/sample_2026-06-10T204915.884.glb
      

      Extracted textures were also copied:

      /mnt/data/experiments/trellis2/outputs/gradio-success-20260610-204915/texture_0.png
      /mnt/data/experiments/trellis2/outputs/gradio-success-20260610-204915/texture_1.png
      

      Runtime

      Component Value
      Docker image local/vm105-comfyui-trellis2:torch291-cu128-py312
      Torch 2.9.1+cu128
      CUDA runtime 12.8
      Transformers 4.57.3
      XFormers 0.0.33.post2
      GPU NVIDIA GeForce RTX 3090
      Dense attention sdpa
      Sparse attention xformers
      Sparse convolution flex_gemm

      Gradio log confirmed:

      [SPARSE] Conv backend: flex_gemm; Attention backend: xformers
      [ATTENTION] Using backend: sdpa
      

      Gradio Parameters

      The run used the Gradio UI path. The app defaults at the time of the run were:

      Parameter Value
      Resolution 1024
      Seed randomized by UI unless manually disabled
      Decimation target 500,000
      Texture size 2048
      Sparse structure steps 12
      Sparse structure guidance 7.5
      Sparse structure guidance rescale 0.7
      Shape SLat steps 12
      Shape SLat guidance 7.5
      Shape SLat guidance rescale 0.5
      Texture SLat steps 12
      Texture SLat guidance 1.0
      Texture SLat guidance rescale 0.0

      The exact randomized seed is not recoverable from current Gradio logs. Future UI runs should log the seed explicitly if they are used as purchase or production benchmarks.

      Timing Evidence

      Gradio does not currently emit the same per-stage timing data as the benchmark runner. The following times are observable from Docker logs and file metadata:

      Event UTC Time Taipei Time
      Gradio service ready 2026-06-10 20:12:50 2026-06-11 04:12:50
      Successful run activity appears in log 2026-06-10 20:48:26 2026-06-11 04:48:26
      GLB export file timestamp 2026-06-10 20:49:17 2026-06-11 04:49:17

      The observable final UI/export window was about 51 seconds from the first success-run log line to the GLB file timestamp. This is not a full end-to-end timing because Gradio does not log the exact button-click timestamp or each sampler stage.

      For detailed stage timings, use the benchmark runner rather than the Gradio UI.

      Output Metrics

      Metric Value
      GLB size 20,160,096 bytes
      GLB size about 19.2 MiB
      Geometry count 1
      Final mesh vertices 413,289
      Final mesh faces 471,584
      Materials 1
      Embedded textures 2
      Valid texture pixels 8,388,503

      Texture Check

      Texture extraction showed valid embedded WebP textures. This is not the previous RGB-noise failure mode.

      Base color texture:

      Metric Value
      Texture index 0
      Encoded bytes 1,086,644
      Size 2048 x 2048
      Valid alpha pixels 4,194,199
      RGB mean 57.73 / 60.09 / 67.79
      RGB stddev 31.36 / 32.99 / 35.37

      Metallic/roughness texture:

      Metric Value
      Texture index 1
      Encoded bytes 187,344
      Size 2048 x 2048
      Valid alpha pixels 4,194,304
      RGB mean 0.67 / 144.10 / 210.61
      RGB stddev 1.33 / 9.00 / 7.54

      Notes

      The Gradio app is running with the RTX 3090 preview workaround:

      Normal / Clay / Base color preview modes only
      HDRI preview modes disabled
      

      This avoids the bundled nvdiffrec_render cubemap shader, which does not include an RTX 3090 sm_86 kernel. GLB extraction still uses the validated flex_gemm + xformers path.

      The file is currently stored in both the original Gradio tmp directory and the stable shared experiment directory. The stable shared path should be used for later review.

      1 条回复 最后回复
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      • 5 在线
        5 在线
        566656661
        编写于 最后由 编辑
        #23

        所以還是得要有cuda加速😂

        CS6C 1 条回复 最后回复
        0
        • 5 566656661

          所以還是得要有cuda加速😂

          CS6C 在线
          CS6C 在线
          CS6
          编写于 最后由 编辑
          #24

          @566656661 主要是貼圖的流程上面會有需要,但其實有替代的方案可以研究一下,因為我用R9700跑的時候就是用CPU貼圖,我想用A卡貼圖應該也是可以的,只不過要重新做很多東西,但我比較意外的是這一路測試下來所有的卡都沒有人可以跑在2分鐘以內......

          1 条回复 最后回复
          1
          • CS6C 在线
            CS6C 在线
            CS6
            编写于 最后由 编辑
            #25

            a235c88b-6262-4920-8d59-2b0e949fc887-image.jpeg

            1 条回复 最后回复
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            • 5 离线
              5 离线
              5ccccc
              编写于 最后由 编辑
              #26

              这玩意7900xtx能跑吗?想试试

              1 条回复 最后回复
              0
              • ye9okY 离线
                ye9okY 离线
                ye9ok
                编写于 最后由 编辑
                #27

                3090跑1024用了多久?

                1 条回复 最后回复
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                • CS6C 在线
                  CS6C 在线
                  CS6
                  编写于 最后由 编辑
                  #28

                  200多秒吧

                  截圖 2026-06-11 下午4.17.16.png

                  workflow.zip

                  1 条回复 最后回复
                  2
                  • 5 在线
                    5 在线
                    566656661
                    编写于 最后由 编辑
                    #29

                    水啦, 雖然沒想到自己的工作有什麼3d要用但是至少可能拿來玩一下

                    也許能在2d地圖玩一下3d架構

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • terryT 在线
                      terryT 在线
                      terry
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #30

                      这玩意到底有没有实用价值?能到导出到工业软件中?

                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                      CS6C 5 2 条回复 最后回复
                      0
                      • terryT terry

                        这玩意到底有没有实用价值?能到导出到工业软件中?

                        CS6C 在线
                        CS6C 在线
                        CS6
                        编写于 最后由 编辑
                        #31

                        @terry 遊戲跟影視,可以用在精度不高的遊戲素材,或者是影視使用的草稿場景,然後再讓AI去取代精緻的3D渲染,作為3D雕塑的基礎

                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • terryT terry

                          这玩意到底有没有实用价值?能到导出到工业软件中?

                          5 在线
                          5 在线
                          566656661
                          编写于 最后由 编辑
                          #32

                          @terry

                          我的工作有時要和相片, 地圖跟鳥瞰圖打交道

                          Trellis系列個人理解就是latent diffusion模型

                          也許能把2D街景簡單構造成3D....吧?

                          CS6C 1 条回复 最后回复
                          1
                          • 5 566656661

                            @terry

                            我的工作有時要和相片, 地圖跟鳥瞰圖打交道

                            Trellis系列個人理解就是latent diffusion模型

                            也許能把2D街景簡單構造成3D....吧?

                            CS6C 在线
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                            CS6
                            编写于 最后由 编辑
                            #33

                            @566656661 那我建議你試試看 https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSplat ,GIS還有IndoorMap 應該 Point cloud 比較多?

                            1 条回复 最后回复
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