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modelo · Documentación revisada · 5 de octubre de 2026

B

TripoSR

Prototipos de objetos de escena en local y aprendizaje de la reconstrucción de mallas a partir de una sola imagen

Disponibilidad
disponible
Dónde se ejecuta
local
Costos
El modelo local no tiene costo de uso; contempla un presupuesto para hardware, electricidad y limpieza de mallas.
Política de contenido para adultos
condicionado

TripoSR es un punto de partida útil para convertir una sola imagen de un objeto en una malla que puedes examinar y limpiar en local. La versión publicada en 2024 por Tripo y Stability AI incluye código y modelos preentrenados con licencia MIT, con salida mediante colores de vértice y horneado opcional de texturas. Elígelo para crear prototipos de objetos de escena o para aprender cómo encaja la reconstrucción en un flujo de trabajo de importación y limpieza. Las superficies no visibles se infieren, y para obtener un personaje terminado sigue siendo necesario el trabajo convencional de modelado y rigging. La velocidad de generación que afirman los autores se midió con una NVIDIA A100, por lo que el ritmo dependerá de tu hardware. Esta ficha abarca la versión local de TripoSR; el servicio alojado de Tripo es un producto independiente.

Uso comercial & licencia

La licencia MIT cubre el código y los modelos preentrenados de la versión citada. Conserva los avisos obligatorios y comprueba por separado las dependencias de preprocesamiento y los derechos sobre las imágenes de entrada.

Reglas sobre contenido para adultos

La licencia MIT citada no contiene restricciones sobre contenido para adultos, pero no concede derechos sobre imágenes de referencia, la apariencia de las personas ni recursos de terceros. Comprueba los checkpoints y las dependencias específicos; los servicios alojados tienen condiciones independientes. Esto no constituye un permiso general para usos relacionados con contenido para adultos.

Leer la política ↗

Lo que necesitas

Python 3.8+, PyTorch y las dependencias del repositorio. La documentación indica unos 6 GB de VRAM para la configuración predeterminada con una sola imagen; el script recurre a la CPU cuando CUDA no está disponible. La cifra de 6 GB corresponde a una configuración reportada, no a un mínimo verificado.

Los niveles son recomendaciones para la tarea descrita, basadas en la documentación revisada. Los niveles de los modelos cubren trabajo de desarrollo sin contenido sexual explícito. No hemos realizado pruebas prácticas de rendimiento. Consulta por separado las políticas de contenido y las condiciones comerciales. Cómo funcionan los niveles →

Fuentes y lecturas adicionales +

Última comprobación 5 de octubre de 2026.

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