Pixal3D

Pixal3D

从单张图片生成详细的 3D 网格，几何与像素对齐，并带 PBR 纹理。适合在自己的 NVIDIA GPU 上运行图像转 3D 的图形研究者和开发者。

由 TencentARC 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：Pixal3D 把一张图片变成详细的 3D 资产，保存为 GLB 网格。它不是把图像特征松散地混进去，而是把像素特征反向投影到 3D 空间，让每个像素对应模型里的一个位置。作者称这样接近重建级别的细节，并带有 PBR 纹理。

适合谁：需要从图片得到 3D 模型，并且能自己配置 Python 和 CUDA 环境的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
游戏 | 3D 美术 | 从概念图开始做模型 | 一张角色图变成基础网格
电商 | 产品团队 | 用产品照片做 3D 视图 | 一张鞋子照片变成 GLB 文件
影视和特效 | 资产团队 | 根据参考图搭出道具的大致形状 | 一张道具照片变成网格
研究 | 图形研究者 | 复现或扩展 SIGGRAPH 2026 的方法 | 运行 paper 分支

如果你没有 NVIDIA GPU，或者想要一键使用的工具，可以跳过它。在线演示是更轻松的试用方式。

用在哪里：

• 按 TRELLIS.2 方式配置的 Python 环境，在带 CUDA GPU 的机器上
• 命令行，通过 inference.py
• 本地的 Gradio 网页，用 app.py 启动
• Hugging Face Space 演示，在浏览器里使用，无需安装

Use case | Who | What they get back
单图转 3D | 美术 | 带 PBR 纹理的 GLB 网格
低显存运行 | 爱好者 | 同样的任务但峰值显存更低，默认分辨率 1024
论文复现 | 研究者 | 基于 Direct3D-S2 的 paper 分支

如何设置：

• Python 和 pip，外加 CUDA GPU
• TRELLIS.2 基础环境，先按它自己的指南配置
• 针对你 GPU 架构构建的 natten 包
• 模型卡里指明的 utils3d wheel

1. 按 TRELLIS.2 的安装指南配置基础环境。
2. 安装额外的依赖。
3. 安装 natten，把 xx 换成你的 CUDA 架构和构建线程数。
4. 用模型卡上的 wheel 命令安装 utils3d。

pip install -r requirements.txt

NATTEN_CUDA_ARCH="xx" NATTEN_N_WORKERS=xx pip install natten==0.21.0 --no-build-isolation

如何使用：用输入图片和输出路径运行 inference.py，就能得到一个 GLB 网格。加上低显存参数可以按需加载模型。默认分辨率是 1536，低显存模式下是 1024。

python inference.py --image assets/images/0_img.png --output ./output.glb

python inference.py --image assets/images/0_img.png --output ./output.glb --low_vram

python app.py

示例：你对一张物体照片运行 inference.py，输出设为 output.glb。它会写出一个 3D 网格，你可以用 3D 查看器或游戏引擎打开。

新手与专家：如果你是新手，先试在线演示，因为本地配置需要 CUDA GPU 和好几个安装步骤。然后带着低显存参数，对示例图片运行 inference.py。

如果你懂这个领域，main 分支用 Trellis.2 骨干，性能更好，paper 分支用 Direct3D-S2，对应论文报告的结果。没有 flash_attn 时，设置 ATTN_BACKEND=sdpa 即可使用 PyTorch 自带的注意力。分辨率可以用 resolution 参数强制指定。

一张输入图片
像素特征反向投影到 3D
带 PBR 纹理的详细几何
GLB 网格文件

注意事项：

• License: MIT
• Cost to run: 你自己的 GPU 硬件，没有提到付费服务
• Data it reaches: 你给它的图片和它写出的文件
• Not for: Hugging Face Spaces 的依赖文件，模型卡说它可能不适合其他 GPU 架构

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image to 3d
• 最近 30 天下载：0
• 点赞：402
• 许可证：mit
• Quantized versions: 3
• Fine-tunes: 7
• 标签：image-to-3d

链接

• 模型：https://huggingface.co/TencentARC/Pixal3D
• 文件：https://huggingface.co/TencentARC/Pixal3D/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 TencentARC/Pixal3D

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。