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modello · Documentazione esaminata · 5 ottobre 2026

B

Hi3DGen

Esplorare la geometria di base in locale passando per una mappa delle normali

Disponibilità
disponibile
Dove funziona
locale
Costi
Nessun costo di licenza per il codice del progetto; prevedete un budget per il calcolo su GPU e la rifinitura degli asset. I prezzi delle soluzioni in hosting, l'accesso agli account e la fatturazione non sono verificati.
Politica sui contenuti per adulti
condizionato

Hi3DGen stima l'orientamento delle superfici in una mappa delle normali, poi usa quella mappa per generare una mesh. Prendetelo in considerazione per creare geometria di base da sottoporre poi a scultura digitale, lavoro sui materiali e rifinitura per l'uso nei giochi. Il richiamo è nei dettagli fini, ma quelli generati possono non corrispondere all'input. Confrontate le strutture sottili e le superfici nascoste con il vostro riferimento: uno spigolo più netto è utile solo se deve davvero trovarsi lì. Per gli asset mobili, prevedete di semplificare la geometria o di trasferire i dettagli utili nelle texture tramite baking. Materiali e rigging restano attività separate, e nella demo locale citata c'è una discrepanza nei percorsi del checkpoint da risolvere. La velocità di generazione, i requisiti di memoria e la fedeltà dei risultati non sono stati testati in modo indipendente in questa analisi.

Uso commerciale & licenza

Il codice del progetto di ByteDance è sotto licenza MIT, che richiede di includere gli avvisi di copyright e di autorizzazione nelle copie ridistribuite. Il sottomodulo NiRNE fissato a una revisione specifica non ha una licenza nella directory principale; l'ambito della sua licenza e le condizioni esatte dei checkpoint devono essere chiariti prima dell'uso in produzione.

Regole sui contenuti per adulti

La licenza MIT del progetto non concede diritti sulle immagini di riferimento, sulle sembianze delle persone o sugli asset di terzi. L'autorizzazione per i contenuti per adulti non è accertata per l'intera catena delle dipendenze: il sottomodulo NiRNE fissato a una revisione specifica non ha una licenza nella directory principale, e le condizioni esatte dei checkpoint devono ancora essere esaminate. Qualsiasi distribuzione in hosting aggiunge le proprie condizioni.

Consulta la politica ↗

Cosa serve

La configurazione citata usa CUDA, PyTorch 2.4.0, torchvision 0.19.0, spconv 2.3.6 e xformers 0.0.27.post2, oltre a una clonazione ricorsiva per NiRNE. Prima di eseguirla, risolvete la discrepanza nei percorsi del checkpoint delle normali nella demo e assicurate la compatibilità tra le versioni delle dipendenze. Non è verificato alcun requisito minimo universale di VRAM.

I livelli sono raccomandazioni per l’attività descritta, basate sulla documentazione esaminata. I livelli dei modelli riguardano attività di sviluppo senza contenuti sessualmente espliciti. Non abbiamo eseguito benchmark pratici. Verifica separatamente le politiche sui contenuti e le condizioni commerciali. Come funzionano i livelli →

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