TRELLIS 3D AI 使い方
TRELLIS 3D AIは、高度な構造化潜在（SLAT）技術を使用して2D画像を高品質で多用途な3Dアセットに変換する強力なAI駆動ツールであり、Radiance Fields、3Dガウシアン、メッシュなど、複数の出力形式をサポートしています
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TRELLISにアクセス: Hugging Faceのデモスペース（https://huggingface.co/spaces/JeffreyXiang/TRELLIS）を訪れるか、GitHubリポジトリをクローンしてローカルにセットアップします（https://github.com/Microsoft/TRELLIS）
入力を準備: 3Dに変換したいオブジェクトの明確で十分な照明の画像をアップロードします。画像は明確なオブジェクトの特徴を示す必要があります。サポートされている形式にはJPG、PNG、WEBPが含まれます
3Dアセットを生成: 生成ボタンをクリックし、TRELLISが画像を処理するのを待ちます。システムはSLAT（構造化潜在）表現を使用して3Dモデルを作成し、通常は画像の複雑さに応じて数分かかります
結果をプレビュー: ブラウザベースの3Dビューワーを使用して、生成されたアセットをさまざまな角度から確認します。モデルを回転させて検査し、要件を満たしていることを確認できます
出力をダウンロード: 生成された3Dアセットを、一般的な3D用途向けのGLB形式と3Dガウシアン形式の両方でダウンロードします。これらのファイルは、さまざまな3Dアプリケーションで使用するために準備されます
オプション：ローカル編集: 必要に応じて、好みの3D編集ツールを使用して3Dアセットの特定の領域をローカルで編集できます。ジオメトリとテクスチャは必要に応じて洗練できます
システム要件（ローカルで実行する場合）: 最適なパフォーマンスのために、Python 3.8以上、互換性のあるCUDA Toolkit、および少なくとも16GBのVRAMを持つNVIDIA GPU（A100またはA6000など）を確保してください
TRELLIS 3D AIのよくある質問
TRELLIS 3D AIは、テキストまたは画像のプロンプトから高品質の3Dアセットを生成するために設計された強力なAIモデルです。これは、Radiance Fields、3D Gaussians、メッシュを含むさまざまな形式でアセットを作成するために、独自のStructured LATent (SLAT)表現を使用します。
TRELLIS 3D AI の月間トラフィック傾向
TRELLIS 3D AIは先月21.2kのアクセスを記録し、-13%のわずかな減少を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。
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