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TRELLIS-image-large

新上架第 1 版 · 更新于

概览

用微软的大型图像条件 TRELLIS 模型,从一张图片生成 3D 资产。适合想从图片获得 3D 内容的开发者、游戏美术和研究人员。

TRELLIS-image-large 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。

速览

你需要
  • Python,用来运行下载命令
  • TRELLIS 代码,模型卡指向它来运行模型
  • 一张要转换的图片
用在
  • Windows、macOS 和 Linux 上的 Python,用来下载文件
  • TRELLIS 代码仓库,模型卡指明它是代码所在地
  • 任何需要用图片生成 3D 资产的工作流程
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download microsoft/TRELLIS-image-large

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

TRELLIS-image-large 根据一张图片生成 3D 内容。它是微软大型 TRELLIS 3D 生成器中由图片来引导的版本。一篇关于结构化 3D 潜变量的研究论文介绍了这个模型。

适合谁

如果你想把图片变成 3D 资产,而不必逐个手工建模,它很适合开发者、3D 美术和研究人员。

行业谁在用怎么用例子
游戏开发3D 美术从概念图开始制作 3D 资产把一张道具草图变成第一版 3D 草稿
电商产品团队用商品照片做出 3D 视图用一张商品图做出的旋转视图
研究图形学研究人员研究图像到 3D 的生成比较不同输入图片的结果
设计原型制作者快速搭出实物的模型从一张参考图得到粗略的 3D 形状

如果你只想用文字生成 3D 模型,可以跳过它,因为这个版本以图片为条件。

用在哪里

  • Windows、macOS 和 Linux 上的 Python,用来下载文件
  • TRELLIS 代码仓库,模型卡指明它是代码所在地
  • 任何需要用图片生成 3D 资产的工作流程
用途谁用得到什么
图片转 3D 资产3D 美术从一张图片生成的 3D 结果
快速原型设计师物体的粗略 3D 形状

如何设置

  • Python,用来运行下载命令
  • TRELLIS 代码,模型卡指向它来运行模型
  • 一张要转换的图片
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 把模型文件下载到你的电脑。
  3. 按 TRELLIS 代码仓库的说明,在图片上运行模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download microsoft/TRELLIS-image-large

如何使用

你给模型一张图片,它生成一个 3D 结果。这里能看到的模型卡部分没有给出运行命令,所以请按 TRELLIS 代码仓库及其项目页面获取准确的步骤。

工具作用
TRELLIS-image-large根据输入图片生成 3D 内容
TRELLIS code release保存运行模型的代码

示例

你给模型一张只有单个物体的清晰图片。它会生成这个物体的 3D 版本。模型卡没有说明输出格式,所以请查看 TRELLIS 代码仓库,了解可以导出什么。

新手与专家

这个模型把一张平面图片变成 3D 物体。第一次尝试时,可以按 TRELLIS 代码仓库的说明,用一张清晰、简单的物体图片来试。

如果你熟悉这个领域,模型卡把 TRELLIS 描述为基于结构化 3D 潜变量的大型 3D 生成模型,而这是它的图像条件版本。模型卡没有给出规模或速度,所以想了解底层原理,请读论文。

  1. 提供一张图片
  2. 模型读取图片
  3. 模型生成 3D 内容
  4. 导出或查看结果

注意事项

  • 范围:这个版本以图片作为输入。
  • 细节:模型卡很短,技术细节在论文里。
  • License: MIT。
  • Cost to run: 未提及。
  • Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件,并处理你提供的图片。
  • Not for: 模型卡没有列出限制,请查看代码仓库了解硬件需求。

README 和文件

README

TRELLIS-image-large

用微软的大型图像条件 TRELLIS 模型,从一张图片生成 3D 资产。适合想从图片获得 3D 内容的开发者、游戏美术和研究人员。

由 microsoft 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:TRELLIS-image-large 根据一张图片生成 3D 内容。它是微软大型 TRELLIS 3D 生成器中由图片来引导的版本。一篇关于结构化 3D 潜变量的研究论文介绍了这个模型。

适合谁:如果你想把图片变成 3D 资产,而不必逐个手工建模,它很适合开发者、3D 美术和研究人员。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
游戏开发 | 3D 美术 | 从概念图开始制作 3D 资产 | 把一张道具草图变成第一版 3D 草稿
电商 | 产品团队 | 用商品照片做出 3D 视图 | 用一张商品图做出的旋转视图
研究 | 图形学研究人员 | 研究图像到 3D 的生成 | 比较不同输入图片的结果
设计 | 原型制作者 | 快速搭出实物的模型 | 从一张参考图得到粗略的 3D 形状

如果你只想用文字生成 3D 模型,可以跳过它,因为这个版本以图片为条件。

用在哪里:

  • Windows、macOS 和 Linux 上的 Python,用来下载文件
  • TRELLIS 代码仓库,模型卡指明它是代码所在地
  • 任何需要用图片生成 3D 资产的工作流程
用途 | 谁用 | 得到什么
图片转 3D 资产 | 3D 美术 | 从一张图片生成的 3D 结果
快速原型 | 设计师 | 物体的粗略 3D 形状

如何设置:

  • Python,用来运行下载命令
  • TRELLIS 代码,模型卡指向它来运行模型
  • 一张要转换的图片
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 把模型文件下载到你的电脑。
  3. 按 TRELLIS 代码仓库的说明,在图片上运行模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download microsoft/TRELLIS-image-large

如何使用:你给模型一张图片,它生成一个 3D 结果。这里能看到的模型卡部分没有给出运行命令,所以请按 TRELLIS 代码仓库及其项目页面获取准确的步骤。

工具 | 作用
TRELLIS-image-large | 根据输入图片生成 3D 内容
TRELLIS code release | 保存运行模型的代码

示例:你给模型一张只有单个物体的清晰图片。它会生成这个物体的 3D 版本。模型卡没有说明输出格式,所以请查看 TRELLIS 代码仓库,了解可以导出什么。

新手与专家:这个模型把一张平面图片变成 3D 物体。第一次尝试时,可以按 TRELLIS 代码仓库的说明,用一张清晰、简单的物体图片来试。

如果你熟悉这个领域,模型卡把 TRELLIS 描述为基于结构化 3D 潜变量的大型 3D 生成模型,而这是它的图像条件版本。模型卡没有给出规模或速度,所以想了解底层原理,请读论文。

提供一张图片
模型读取图片
模型生成 3D 内容
导出或查看结果

注意事项:

  • 范围:这个版本以图片作为输入。
  • 细节:模型卡很短,技术细节在论文里。
  • License: MIT。
  • Cost to run: 未提及。
  • Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件,并处理你提供的图片。
  • Not for: 模型卡没有列出限制,请查看代码仓库了解硬件需求。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image to 3d
  • 框架:trellis
  • 最近 30 天下载:2,762,068
  • 点赞:722
  • 许可证:mit
  • 语言:en
  • Quantized versions: 3
  • Fine-tunes: 14
  • 标签:trellis, image-to-3d

链接

  • 模型:https://huggingface.co/microsoft/TRELLIS-image-large
  • 文件:https://huggingface.co/microsoft/TRELLIS-image-large/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 microsoft/TRELLIS-image-large

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。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

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VGGT-1B共有 image-to-3d646,1771581.3Bcc-by-nc-4.0
TripoSR共有 image-to-3d168,894689—mit
Idol共有 image-to-3d52,939165—apache-2.0
Idol共有 image-to-3d31,3672,259—apache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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大家怎么说

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。

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