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抡锤者

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3D模型生成 trellis2 - r9700 rocm

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    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.

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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
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        • 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
              0
              • 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
                          0

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