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modelo · Documentação revisada · 5 de outubro de 2026

B

Hi3DGen

Explorando a geometria base localmente com um mapa de normais como etapa intermediária

Disponibilidade
disponível
Onde funciona
local
Custos
Não há taxa de licença para o código do projeto; reserve orçamento para processamento em GPU e finalização dos assets. Os preços dos serviços hospedados, o acesso às contas e a cobrança não foram verificados.
Política de conteúdo adulto
condicionado

O Hi3DGen estima a orientação das superfícies em um mapa de normais e depois usa esse mapa para gerar uma malha. Considere usá-lo para criar geometria base que ainda passará por escultura digital, trabalho com materiais e ajustes para uso em jogos. Os detalhes finos são o atrativo, mas os detalhes gerados podem não corresponder à entrada. Compare estruturas finas e superfícies ocultas com sua referência: uma aresta mais nítida só ajuda se realmente deveria estar ali. Para assets destinados a dispositivos móveis, planeje simplificar a geometria ou transferir os detalhes úteis para texturas por meio de baking. Materiais e rigging continuam sendo trabalhos separados, e a demonstração local citada tem uma divergência entre os caminhos do checkpoint que precisa ser resolvida. A velocidade de geração, os requisitos de memória e a fidelidade dos resultados não foram testados de forma independente nesta análise.

Uso comercial & licença

O código do projeto da ByteDance está sob a licença MIT, que exige a inclusão dos avisos de direitos autorais e de permissão nas cópias redistribuídas. O submódulo NiRNE fixado em uma revisão específica não tem licença no diretório raiz; o escopo do seu licenciamento e os termos exatos dos checkpoints precisam ser esclarecidos antes do uso em produção.

Regras sobre conteúdo adulto

A licença MIT do projeto não concede direitos sobre imagens de referência, a aparência de pessoas ou assets de terceiros. A permissão para conteúdo adulto não está estabelecida para toda a cadeia de dependências: o submódulo NiRNE fixado em uma revisão específica não tem licença no diretório raiz, e os termos exatos dos checkpoints ainda precisam ser analisados. Qualquer implantação hospedada acrescenta seus próprios termos.

Leia a política ↗

O que você precisa

A configuração citada usa CUDA, PyTorch 2.4.0, torchvision 0.19.0, spconv 2.3.6 e xformers 0.0.27.post2, além de uma clonagem recursiva para o NiRNE. Resolva a divergência entre os caminhos do checkpoint de normais da demonstração e compatibilize as versões das dependências antes de executá-la. Não há um mínimo universal de VRAM verificado.

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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