SPAR3D快速指南
SPAR3D 是一种最先进的开源模型，用于通过点云调节从单个图像快速前馈 3D 网格重建，以提高重建质量。
SPAR3D 基于 Stable Fast 3D，但通过调节点云改进了网格的背面。可以使用我们附带的点云去噪模型从图像生成示例点云，甚至可以在外部工具或我们附带的 gradio 演示中轻松编辑此点云。这样可以修复缺失的背面细节。我们利用新颖的贡献进一步提高了材料的预测质量。我们在实现所有这些的同时仍保持了快速的推理速度。
1、SPAR3D安装
确保你的环境是：
- Python >= 3.8（取决于 PyTorch 版本 >3.9）
- 可选：CUDA
- 对于 Windows（实验性）：Visual Studio 2022
- 根据你的平台安装了 PyTorch，确保 Pytorch CUDA 版本与你的系统匹配。
- 通过
pip install -U setuptools==69.5.1更新 setuptools - 通过
pip install wheel安装 wheel
然后，使用 pip install -r requirements.txt 安装其余要求。如果需要重新网格化，请使用 pip install -r requirements-remesh.txt 安装其他要求。对于 gradio 演示，需要额外的 pip install -r requirements-demo.txt。
2、请求访问和登录
SPAR3D模型在 Hugging Face 处有门控限制：
3、低 VRAM 模式
要以低 VRAM 模式运行 SPAR3D，请设置环境变量 SPAR3D_LOW_VRAM=1。默认情况下，SPAR3D 消耗 10.5GB 的 VRAM。此模式将 VRAM 消耗降低到大约 7GB，但作为交换，模型会变慢。 run.py 脚本还支持 --low-vram-mode 标志。
4、Windows 支持（实验性）
要在 Windows 上运行 Stable Fast 3D，你必须安装 Visual Studio（目前在 VS 2022 上测试）和适当的 PyTorch 和 CUDA 版本。然后，按照上面提到的安装步骤进行操作。
请注意，Windows 支持是实验性的，不能保证提供与 Linux 相同的性能和/或质量。
5、CPU 支持
如果系统中未检测到 GPU，将自动使用 CPU 后端。请注意，这会非常慢。
如果你有 GPU 但遇到问题并希望改用 CPU 后端，请设置环境变量 SPAR3D_USE_CPU=1 以强制使用 CPU 后端。 run.py 脚本还支持 --device=cpu 标志。
6、手动推理
python run.py demo_files/examples/fish.png --output-dir output/这会将重建的 3D 模型作为 GLB 文件保存到 output/。还可以指定多个以空格分隔的图像路径。默认选项对于单个图像输入大约需要 6GB VRAM。
还可以使用 --texture-resolution 指定输出纹理的像素分辨率，并使用 --remesh_option 指定重新网格化操作（无、三角形、四边形）。
有关此脚本的详细用法，请使用 python run.py --help。
7、本地 Gradio 应用程序
python gradio_app.py8、ComfyUI 扩展
SPAR3D为 ComfyUI 提供了自定义节点和示例工作流程。
安装：
将repo 克隆到 custom_nodes：
$ cd ComfyUI/custom_nodes
$ git clone https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d安装依赖项：
$ cd stable-point-aware-3d
$ pip install -r requirements.txt重新网格化可选：
$ pip install -r requirements-remesh.txt重新启动 ComfyUI
9、Remesher 选项
- none：网格生成后不变。无 CPU 开销。
- triangle：顶点和边重新排列以形成三角形地形。实现来自：M. Botsch 和 L. Kobbelt 的“多分辨率建模的重新网格化方法”。预计会有 CPU 开销。
- quad：顶点和边在四边形地形中重新排列，具有适当的四边形流。四边形网格被分成三角形，以便使用 GLB 导出。实现来自 Jakob 等人的“即时场对齐网格”。预计会有 CPU 开销。
此外，还可以指定目标顶点或面数。这不是硬性约束，而是该方法旨在创建的粗略计数。如果重新网格化器设置为无，则忽略此目标。
原文链接：SPAR3D: Stable Point-Aware Reconstruction of 3D Objects from Single Images
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