Modèles PartCrafter pour les objets et les scènes

PartCrafter fournit à l’artiste des maillages distincts à travailler à partir d’une seule image de référence. Le checkpoint pour les objets génère les pièces d’un même objet ; le checkpoint pour les scènes génère plusieurs objets dans une scène. Le mobilier, les équipements et les assemblages sont des candidats pertinents lorsque la séparation d’un maillage unique serait fastidieuse. L’intérêt de l’outil dépend du travail de nettoyage que ces éléments générés permettent d’économiser. Ils nécessitent encore des noms explicites, des pivots, des vérifications d’intersection et un travail sur les matériaux avant de devenir une ressource exploitable dans un jeu. Un tiroir exporté dans son propre fichier a toujours besoin de quelqu’un pour le faire s’ouvrir correctement. Les scripts d’inférence fournis exportent des maillages GLB individuels ainsi qu’un modèle combiné, ce qui offre un point de départ concret pour ce nettoyage.

Utilisation commerciale & licence

La licence du projet et les deux fiches officielles des checkpoints indiquent MIT. Conservez les mentions applicables aux composants TripoSG et respectez les conditions Apache-2.0 de DINOv2. L’exemple pour les objets charge également BRIA RMBG-1.4 : l’utilisation gratuite est réservée aux usages non commerciaux, et l’utilisation commerciale nécessite un accord distinct avec BRIA. Le prétraitement Gemini facultatif est soumis à des conditions de service distinctes.

Règles relatives au contenu pour adultes

La licence du projet ne confère aucun droit sur les images de référence, l’apparence des personnes ou les ressources tierces. L’exemple pour les objets charge BRIA RMBG-1.4, dont l’utilisation gratuite est réservée aux usages non commerciaux ; le lien vers son accord 1.4 renvoyait une erreur 404, alors vérifiez les conditions applicables avant toute utilisation commerciale ou pour du contenu pour adultes. Le prétraitement Gemini facultatif relève de l’interdiction de Google concernant les contenus sexuellement explicites, sous réserve des exceptions que Google peut accorder à sa discrétion. Les autres déploiements hébergés ont leurs propres règles. Aucune autorisation générale concernant les contenus pour adultes n’est revendiquée.

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Ce dont vous avez besoin

L’inférence officielle nécessite un GPU compatible CUDA doté d’au moins 8 Go de VRAM. Le nombre de pièces et le nombre de tokens par pièce influent sur la mémoire utilisée ; les exemples utilisent par défaut 1 024 tokens par pièce d’objet et 2 048 par objet de scène. La configuration documentée utilise Python 3.11 et PyTorch 2.5.1 avec CUDA 12.4.

Les classements sont des recommandations pour la tâche décrite, fondées sur la documentation examinée. Ceux des modèles concernent le développement de contenu non explicite. Nous n’avons pas effectué de tests de performance pratiques. Vérifiez séparément les politiques de contenu et les conditions commerciales. Fonctionnement des classements →