Idol Turbo

Idol Turbo

用 5 步、无引导的采样，把一张物体图片变成最多一百万个 3D 高斯，是 Idol 经过蒸馏的更快版本，适合 3D 美术师和 ComfyUI 用户。

由 speridlabs 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 Turbo 是 Idol 的蒸馏版本，Idol 是一个图片转 3D 的模型。你给它一张物体图片，它返回最多一百万个 3D 高斯。它只需要 5 个无引导的采样步骤，而原版要用 50 个有引导的步骤，所以在 H200 上一个结果约需 0.75 s。

适合谁：它适合想快速得到图片转 3D 结果，并能接受小幅质量损失的 3D 美术师、ComfyUI 用户和研究人员。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
3D 和游戏 | 3D 美术师 | 用一张图片快速做出 3D 预览 | 一张道具的绘图变成粗略的 3D 物体
产品设计 | 设计师 | 从多个角度查看物体的样子 | 一张产品照片变成 3D 点云
研究 | 机器学习研究人员 | 研究流匹配模型的蒸馏 | 对比 5 步学生模型和它的 50 步教师模型
工具开发 | ComfyUI 搭建者 | 加速现有的 TripoSplat 工作流 | 换上两个 LoRA 文件并设成 5 步

如果你想要最好的质量，并且不介意等待，原版 Idol 的 50 步是模型卡的质量基准，你可以跳过这个。

用在哪里：

• ComfyUI，配合 Comfy-Org 的 Idol 文件和它的 TripoSplat 工作流
• Python，通过模型卡的用法部分
• Windows、macOS 或 Linux，要有适合你采样器的 GPU

Use case | Who | What they get back
快速图片转 3D | 3D 美术师 | 约一秒内从一张图片得到的一组 3D 高斯
演示风格的单个物体 | 设计师 | 单个物体的粗略 3D 版本
训练研究 | 研究人员 | 带有两个阶段专家的蒸馏模型

如何设置：

你需要先准备：

• 电脑上装好 ComfyUI
• Comfy-Org Idol 重新打包的 Idol 文件
• Python，用来运行 Hugging Face 下载命令

1. 按表格把 Comfy-Org 重新打包的 Idol 文件放进各自的 ComfyUI 文件夹。
2. 用 hub 工具下载这个仓库。
3. 把它 loras 文件夹里的两个 LoRA 文件复制到 ComfyUI 的 loras 文件夹。
4. 把采样器设成 5 步、CFG 1.0。

pip install -U huggingface_hub
hf download speridlabs/idol-turbo

Title: 每个文件在 ComfyUI 文件夹里的位置
File | Folder | Comes from
idol_fp16.safetensors | models/diffusion_models | Comfy-Org Idol 重新打包
dino_v3_vit_h_bf16.safetensors | models/clip_vision | Comfy-Org Idol 重新打包
flux2-vae.safetensors | models/vae | Comfy-Org Idol 重新打包
idol_decoder_fp16.safetensors | models/vae | Comfy-Org Idol 重新打包
idol_turbo_slow_comfy.safetensors | models/loras | 本仓库的 loras 文件夹
idol_turbo_fast_comfy.safetensors | models/loras | 本仓库的 loras 文件夹

如何使用：用 5 步和 CFG 1.0 运行工作流。引导已经内置在 LoRA 里，所以 CFG 1.0 会跳过那次会让工作量翻倍的额外引导。想要最佳保真度，就把运行拆成两个采样阶段，每个 LoRA 一个。想要更简单的设置，就只用慢速 LoRA。

Tool | What it does
idol_turbo_slow_comfy | 用于高噪声步骤的 LoRA，在阶段 1 以强度 1.0 使用
idol_turbo_fast_comfy | 用于低噪声步骤的 LoRA，在阶段 2 使用
KSampler (Advanced) | 把运行拆成两个阶段，阶段 1 开启 add_noise，阶段 2 关闭

示例：你把一张背包的图片载入带慢速 LoRA 的 Idol 工作流，用 5 步、CFG 1.0 运行。在快速 GPU 上不到一秒，就得到这个背包的 3D 高斯版本。

新手与专家：Idol 用一张图片做出 3D 物体，Turbo 版本做同样的事，但快得多。第一步可以走简单路线，只用慢速 LoRA、5 步和 CFG 1.0。

两个 rank-32 的低秩适配器，各负责一个噪声阶段，被训练成匹配教师的有引导速度，所以引导存在于权重里，基础模型保持不变。训练用了 29.4M 参数、4,650 条教师记录和 93 张单个物体的图片。

输入一张物体图片
运行五步，不带引导
慢速和快速 LoRA 各管一个阶段
输出最多一百万个 3D 高斯

注意事项：速度取决于步数，模型卡是在一块 H200 上测的。

Title: 一块 H200 上每个物体所需秒数
4 steps: 0.66 s
5 steps: 0.75 s
8 steps: 1.0 s

• 评估次数: 基础模型 50 个有引导步骤需要 100 次网络评估，Turbo 只需 5 次
• 优点: 演示风格的单个物体，包括它没训练过的类型
• 缺点: 有些结果比 50 步的教师更柔和，4 步时颜色可能偏暖，高饱和的物体可能不够鲜艳
• 未测试的拆分: 两阶段的 ComfyUI 设置还没有在 ComfyUI 里跑过，所以只用慢速 LoRA 的路线是安全的默认选择
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你给它的图片，以及你 ComfyUI 文件夹里的模型文件

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image to 3d
• 框架：idol
• 最近 30 天下载：565
• 点赞：57
• 许可证：apache-2.0
• 基于：speridlabs/idol
• 标签：idol, gaussian-splatting, 3d, image-to-3d, turbo, distilled, comfyui, ml-intern

链接

• 模型：https://huggingface.co/speridlabs/idol-turbo
• 文件：https://huggingface.co/speridlabs/idol-turbo/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 speridlabs/idol-turbo

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。