Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯,用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品,适合 3D 创作者和开发者。
TripoSplat 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download VAST-AI/TripoSplat
TripoSplat 把一张 2D 图片变成一组 3D 高斯,高斯的数量随图片而变。它由 TripoAI 开发,由 VAST-AI 发布。模型卡把它定位为用于资产创作、AR 和 VR、游戏开发和仿真环境的流水线工具。
它适合想从一张图片得到 3D 起点的 3D 美术师、游戏开发者和仿真构建者,也适合处理高斯溅射的开发者。
| 行业 | 使用者 | 用法 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 游戏 | 游戏开发者 | 用一张概念图生成 3D 资产 | 把一张道具图片转成高斯 |
| AR 和 VR | XR 开发者 | 为沉浸式场景创建 3D 内容 | 把生成的物体放进场景 |
| 仿真 | 仿真构建者 | 用 3D 物体填充环境 | 为测试场景生成物体 |
需要完整网格流程、不要高斯的人可以跳过,因为这里的输出是高斯。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 图片转 3D 资产 | 3D 美术师 | 该物体的一组 3D 高斯 |
| 游戏或 XR 原型 | 开发者 | 由一张图片生成的 3D 物体 |
| 仿真内容 | 仿真构建者 | 可放进环境的高斯 |
pip install -U huggingface_hub hf download VAST-AI/TripoSplat
| 文件 | 文件夹 |
|---|---|
| birefnet.safetensors | background_removal |
| triposplat_fp16.safetensors | diffusion_models |
| dino_v3_vit_h.safetensors | clip_vision |
| flux2-vae.safetensors | vae |
| triposplat_vae_decoder_fp16.safetensors | vae |
按上表放好文件,然后运行官方推理代码或加载 ComfyUI 模板。给它一张 2D 图片,它就生成 3D 高斯。模型卡没有给出命令,所以请按推理代码自己的说明文档操作。
你把一张单个物体的照片交给 ComfyUI 模板。工作流返回该物体的一组 3D 高斯,高斯的数量随图片而变。
高斯溅射是由许多柔软小斑点组成的 3D 场景。先放好五个文件,打开 ComfyUI 模板,用一张清晰的单个物体图片试一试。
这个仓库里有几个协同工作的检查点,包括 fp16 的扩散模型、fp16 的 VAE 解码器、一个背景移除文件和一个视觉编码器。标题里提到了学习式密度控制,这与每张图片的高斯数量可变相符。
把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯,用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品,适合 3D 创作者和开发者。
由 VAST-AI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:TripoSplat 把一张 2D 图片变成一组 3D 高斯,高斯的数量随图片而变。它由 TripoAI 开发,由 VAST-AI 发布。模型卡把它定位为用于资产创作、AR 和 VR、游戏开发和仿真环境的流水线工具。
适合谁:它适合想从一张图片得到 3D 起点的 3D 美术师、游戏开发者和仿真构建者,也适合处理高斯溅射的开发者。
行业 | 使用者 | 用法 | 例子
游戏 | 游戏开发者 | 用一张概念图生成 3D 资产 | 把一张道具图片转成高斯
AR 和 VR | XR 开发者 | 为沉浸式场景创建 3D 内容 | 把生成的物体放进场景
仿真 | 仿真构建者 | 用 3D 物体填充环境 | 为测试场景生成物体
需要完整网格流程、不要高斯的人可以跳过,因为这里的输出是高斯。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 得到什么
图片转 3D 资产 | 3D 美术师 | 该物体的一组 3D 高斯
游戏或 XR 原型 | 开发者 | 由一张图片生成的 3D 物体
仿真内容 | 仿真构建者 | 可放进环境的高斯
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download VAST-AI/TripoSplat
文件 | 文件夹
birefnet.safetensors | background_removal
triposplat_fp16.safetensors | diffusion_models
dino_v3_vit_h.safetensors | clip_vision
flux2-vae.safetensors | vae
triposplat_vae_decoder_fp16.safetensors | vae
如何使用:按上表放好文件,然后运行官方推理代码或加载 ComfyUI 模板。给它一张 2D 图片,它就生成 3D 高斯。模型卡没有给出命令,所以请按推理代码自己的说明文档操作。
示例:你把一张单个物体的照片交给 ComfyUI 模板。工作流返回该物体的一组 3D 高斯,高斯的数量随图片而变。
新手与专家:高斯溅射是由许多柔软小斑点组成的 3D 场景。先放好五个文件,打开 ComfyUI 模板,用一张清晰的单个物体图片试一试。
这个仓库里有几个协同工作的检查点,包括 fp16 的扩散模型、fp16 的 VAE 解码器、一个背景移除文件和一个视觉编码器。标题里提到了学习式密度控制,这与每张图片的高斯数量可变相符。
输入一张 2D 图片
检查点文件处理它
学习式密度控制决定高斯数量
输出 3D 高斯
注意事项:
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download VAST-AI/TripoSplat
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
facebook · 工具包
根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。
alpindale · 工具包
用一个只有约 984 个权重的小型神经网络,为 C 源代码的每个字符打上语法高亮标签,通过一个小小的 C 程序运行。适合对手工设计的网络好奇的开发者和研究者。
prithivMLmods · 工具包
在浏览器或你自己的电脑上,用一个 Gradio 应用试用 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。适合制作或测试 AI 图片的人。
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。