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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
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  • ye9okY 离线
    ye9okY 离线
    ye9ok
    编写于 最后由 编辑
    #20

    雖然俺不懂3D,但是有沒有試過zluda?會不會好一點?

    CS6C 1 条回复 最后回复
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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 离线
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      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

      1 条回复 最后回复
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      • CS6C 离线
        CS6C 离线
        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 离线
            CS6C 离线
            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 离线
              CS6C 离线
              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 离线
                    CS6C 离线
                    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 1 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 离线
                          CS6C 离线
                          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

                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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