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modelo · Documentação revisada · 5 de outubro de 2026

B

Direct3D-S2

Malhas de origem geradas localmente para artistas que já têm fluxos de trabalho de texturização e limpeza

Disponibilidade
disponível
Onde funciona
local
Custos
Não há cobrança pelo modelo para uso local; o processamento em GPU e o acabamento dos assets custam tempo e dinheiro. Uma licença comercial do MeshFix pode gerar um custo adicional. O acesso por serviços hospedados e a cobrança desses serviços não foram verificados.
Política de conteúdo adulto
condicionado

O Direct3D-S2 transforma uma imagem de referência em uma malha de origem para artistas que conseguem cuidar do restante da criação do asset. Sua abordagem baseada em volumes esparsos busca gerar geometria detalhada; texturas, rigs e animações ainda precisam de seus próprios processos de produção. A configuração documentada da v1.1 privilegia a resolução 1024, enquanto os autores descrevem o resultado em 512 como uma etapa intermediária de qualidade inferior e desaconselham seu uso como resultado final. É um candidato sensato para baking e retopologia quando há memória de GPU e orçamento suficientes para o acabamento. Avalie os detalhes extras à distância de câmera usada no seu jogo: limpar uma geometria que ninguém vê também leva tempo. As afirmações do artigo científico sobre a eficiência do treinamento não dizem nada sobre a taxa de quadros obtida com a malha exportada.

Uso comercial & licença

O projeto e a ficha do modelo indicam a licença MIT; mantenha os avisos exigidos. As dependências e os conjuntos de dados têm termos próprios. O PyMeshFix informa GPL-3.0, enquanto seu README afirma que o uso comercial do MeshFix exige um contrato de licenciamento. Esclareça essa divergência antes de adotar o código de reparo de malhas em produção.

Regras sobre conteúdo adulto

A licença MIT não proíbe conteúdo adulto, mas não concede direitos sobre imagens de referência, a aparência de pessoas ou assets de terceiros. Verifique os checkpoints e as dependências específicos que você implantar. Os serviços hospedados acrescentam regras próprias; não há uma permissão geral estabelecida para conteúdo adulto.

Leia a política ↗

O que você precisa

O repositório documenta Ubuntu 22.04, CUDA 12.1, PyTorch 2.5.1 e TorchSparse. Reserve pelo menos 10 GB de VRAM para 512; a opção recomendada de 1024 exige cerca de 24 GB.

Os níveis são recomendações para a tarefa descrita, com base na documentação analisada. Os níveis dos modelos abrangem desenvolvimento sem conteúdo sexual explícito. Não realizamos benchmarks práticos. Verifique separadamente as políticas de conteúdo e os termos comerciais. Como os níveis funcionam →

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