Idol-ComfyUI

Idol-ComfyUI

在 ComfyUI 里把一张物体图片变成完整的 3D 高斯点云，适合想用单张图片得到 3D 的美术人员和开发者。

由 PedroMarinhoDev 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。

简介

它是什么：Idol-ComfyUI 里放的是让 ComfyUI 运行 speridlabs 的 Idol 所需的模型文件。给它一张物体的图片，它会生成这个物体完整的 3D 高斯点云，上限是 1,048,576 个高斯。即使输入图片没有显示背面和侧面，这些部分也会被补全。它用的是 ComfyUI 自带的节点，而不是外加的封装。

适合谁：如果你是 3D 美术、游戏开发者或 ComfyUI 用户，想用一张图片得到 3D 资产，而且愿意安装自定义节点，它就适合你。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
游戏 | 3D 美术 | 把道具的概念图变成 3D 点云 | 美术放入一张宝箱图片，再让它转起来看
产品 | 设计团队 | 用一张照片预览物体的 3D 效果 | 团队放入一张乙烯基玩偶的照片，查看它的背面
研究 | ComfyUI 和 3D 研究人员 | 借助 ComfyUI 的内存管理运行 Idol | 研究人员把它的输出和原始 SDK 做对比

如果你需要可编辑的网格，或者没有约 6 GB 显存的 GPU，可以跳过它。

用在哪里：

• ComfyUI 0.43 或更新版本，在 Windows、macOS 或 Linux 上
• ComfyUI-Manager，用来安装 ComfyUI-Idol 节点
• 带有 hf 命令的终端，用来下载模型文件

用例 | 谁用 | 得到什么
图片转 3D 点云 | 美术或开发者 | 整个物体的 3D 高斯点云
转台预览 | 美术 | 从输入图片的视角开始的旋转视图
对输入做背景移除 | 任何用户 | 3D 步骤之前先把物体抠出来

如何设置：

• ComfyUI 0.43 或更新版本
• 约 6 GB 显存的 GPU，页面的徽章这样写
• 模型文件所需的磁盘空间，按精度不同，每个文件从 0.58 GB 到 1.48 GB
• Python，用来运行 hf 命令

1. 安装 ComfyUI-Idol 节点。可以用 ComfyUI-Manager，也可以运行下面的 comfy 命令，或者把节点包的克隆放进你的 custom_nodes 文件夹。
2. 重启 ComfyUI。
3. 用下面的 hf 命令下载模型文件。第一条 hf 命令下载 Idol，第二条下载辅助文件。
4. 打开模板并运行。

pip install -U huggingface_hub
comfy node install comfyui-idol

cd ComfyUI/models
hf download PedroMarinhoDev/Idol-ComfyUI diffusion_models/idol_fp32.safetensors vae/idol_vae_decoder_fp32.safetensors --local-dir .
hf download VAST-AI/TripoSplat clip_vision/dino_v3_vit_h.safetensors vae/flux2-vae.safetensors background_removal/birefnet.safetensors --local-dir .

如何使用：

在 ComfyUI 里依次打开 Templates、ComfyUI-Idol、idol_image_to_splat。在 Load Image 里选好你的图片，然后运行。模板已经把采样器设为 euler，调度器为 simple，50 步，cfg 为 4。

工具 | 作用
Load Image | 选择物体的图片
Load Diffusion Model | 加载 Idol 去噪器文件
KSampler | 按预设值运行去噪步骤
TripoSplat Decode | 把结果变成 3D 高斯点云
Idol Input Camera | 让转台从输入图片的视角开始

示例：你在 Load Image 里选一张毒蘑菇小屋的图片并运行模板。工作流会返回整座小屋的 3D 高斯点云，包括图片里没有的侧面，你可以把它转着看。

新手与专家：高斯点云是由许多柔和的彩色小团组成的 3D 形状。最简单的第一次尝试，是安装节点、下载文件、打开模板，用一张清晰的单个物体图片运行。

对熟悉这个领域的人来说，这些文件里放的是 Idol 的原始张量。fp32 文件与它们逐张量一致，fp16 文件是它们的类型转换。去噪器保存的 token 位置被省略了，因为 ComfyUI 会算出同样的 Sobol 序列，而且转换器会检查两者相等。两个解码器合并在一个文件里。页面报告说，在 fp32 下与参考 SDK 相比，去噪器的相对误差是 3.5e-6，解码器是 9e-5。

你的图片进入 Load Image
BiRefNet 去掉背景
DINOv3 和 FLUX.2 VAE 读取图像
Idol 去噪器在 KSampler 里运行
TripoSplat Decode 生成高斯点云

注意事项：

• Extra files: 辅助模型 DINOv3、FLUX.2 VAE 和 BiRefNet 来自 TripoSplat 仓库，也就是它的 ComfyUI 模板用的那几个
• fp16: 页面说，在默认精度下 fp16 去噪器速度相同、结果相同
• Output: 3D 高斯点云，最多 1,048,576 个高斯
• License: Apache 2.0，与 Idol 的原始权重相同
• Cost to run: 来源没有提到费用，除了约 6 GB 显存的 GPU
• Data it reaches: 下载要联网，你载入的图片留在你自己的 ComfyUI 里
• Not for: 低于 0.43 的 ComfyUI，因为这些节点需要这个版本或更新版本

Hugging Face 上的数据（2026年11月14日）

• 任务：image to 3d
• 框架：comfyui
• 最近 30 天下载：0
• 点赞：11
• 许可证：apache-2.0
• 基于：speridlabs/idol
• 标签：comfyui, gaussian-splatting, 3d, image-to-3d, idol, triposplat

链接

• 模型：https://huggingface.co/PedroMarinhoDev/Idol-ComfyUI
• 文件：https://huggingface.co/PedroMarinhoDev/Idol-ComfyUI/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download PedroMarinhoDev/Idol-ComfyUI

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。