مفتوح المصدر

المحرّك مفتوح. اقرأه، وشغّله، وابنِ عليه.

‏LocalMesh Engine هو الجزء الذي يحوّل الصور إلى مجسّم مكسوّ بالخامات، على بطاقتك الرسومية أنت، دون أن يغادر شيء الجهاز. وهو منشور على GitHub برخصة Apache 2.0. من صورة واحدة يشغّل TRELLIS.2 من Microsoft؛ ومن أربع، يشغّل Pixal3D من TencentARC، المحوّل هنا إلى FP8 كي يتّسع في بطاقة بذاكرة 8 غيغابايت.

Apache 2.0 يعمل دون اتصال بطاقة NVIDIA واحدة، 8 غيغابايت صورة واحدة، أو أربع لا يُرفع أي شيء

صُنع به

ستة أجسام، أربع صور لكل منها، وُلّدت على بطاقة RTX 4060 في حاسوب محمول. كل واحد يدور دورة كاملة، كما خرج من المحرك، تحت إضاءة بيئية واحدة.

مجسّم تمثال ساموراي على قاعدة دائرية، مولّد من أربع صور مجسّم رأس حجري بتاج مشعّ، مولّد من أربع صور مجسّم سيف مغروس في كتلة حجرية متشققة، مولّد من أربع صور مجسّم دراجة نارية حمراء، مولّد من أربع صور مجسّم شريط كاسيت بغلاف شفاف، مولّد من أربع صور مجسّم إشارة مرور بالية، مولّد من أربع صور

ما أضفناه إلى TRELLIS.2

‏TRELLIS.2 يحوّل صورة واحدة إلى مجسّم مكسوّ بالخامات. وهذا ما يستقر فوقه.

تشغيله

  1. 1
    تثبيته. عشر خطوات، لا ثلاث. تُبنى ثلاثة امتدادات CUDA على جهازك أنت، فتحتاج قبل كل شيء إلى Python 3.12 وحزمة CUDA 12.8 ومترجم C++‎. ولا تُشحن أي أوزان مع الشيفرة، ولا يجلبها المحرّك بدلًا عنك: نحو 9.5 غيغابايت تضعها بيدك لمسار الصورة الواحدة، و14.3 غيغابايت لمسار الصور الأربع، وينتظر DINOv3 موافقة شخص في Meta على طلبك. كل ما هنا قيس على Windows؛ ومن المفترض أن يعمل على Linux، ولم نشغّله.
  2. 2
    أعطه صورة. صورة واحدة تكفي للحصول على مجسّم، وهي التثبيت الأقصر. أضف اليمين واليسار والخلف فيدمج المحرّك الأربع: 4.8 غيغابايت أوزان إضافية، وامتداد آخر تبنيه. ثلاثة جوانب أو لا شيء؛ اثنان مرفوضان.
  3. 3
    احصل على ملف ‎.glb‎. مكسوّ بالخامات، ومفرود بإحداثيات UV، ومحوره Y إلى الأعلى. يفتح في Blender وفي Unreal وفي كل ما يقرأ glTF.

أو خذ التطبيق

‏LocalMesh هو الورشة المحيطة بهذا المحرّك: لوحة تصير فيها الصور أجسامًا، ومكتبة، ومرسم صور، وعارض. تجربة مجانية 14 يومًا، ثم دفعة واحدة قدرها $39. لا اشتراك.

حمّل LocalMesh