Это руководство предоставляет всестороннее введение в создание 3D-контента с использованием модели "Wonder3D", используя передовые возможности узлов "ComfyUI 3D Pack" для упрощения рабочих процессов и повышения качества выходных данных.
ComfyUI 3D Pack — это обширный набор узлов, который позволяет ComfyUI обрабатывать 3D-входные данные, такие как Mesh & UV Texture, используя передовые алгоритмы и модели. Он интегрирует передовые алгоритмы обработки 3D, такие как 3DGS (Gaussian Splatting) и NeRF (Neural Radiance Fields), а также современные модели, включая Hunyuan3D, StableFast3D, InstantMesh, CRM, TripoSR и другие.
С помощью ComfyUI 3D Pack пользователи могут импортировать, манипулировать и генерировать высококачественный 3D-контент в интуитивно понятном интерфейсе ComfyUI. Он поддерживает широкий спектр форматов 3D-файлов, таких как OBJ, PLY, GLB, что позволяет легко интегрировать существующие 3D-модели. Пакет также включает мощные утилиты обработки сеток для редактирования, очистки и оптимизации 3D-геометрии.
Одной из ключевых особенностей является интеграция технологии NeRF, которая позволяет фотореалистичную реконструкцию 3D из 2D-изображений. Узлы 3DGS позволяют рендеринг и стилизацию облаков точек. Модели InstantMesh и TripoSR позволяют высококачественное масштабирование и суперразрешение 3D-сеток. CRM (Convolutional Reconstruction Model) позволяет восстанавливать 3D-форму из мультивидовых изображений и CCM (Color Correction Map).
ComfyUI 3D Pack был разработан , все заслуги принадлежат MrForExample. Для получения подробной информации, пожалуйста, посетите .
Теперь ComfyUI 3D Pack полностью настроен и готов к использованию на сайте RunComfy. Пользователям не нужно устанавливать дополнительное программное обеспечение или зависимости. Все необходимые модели, алгоритмы и инструменты предварительно настроены и оптимизированы для эффективной работы в веб-среде ComfyUI.
Wonder3D — это передовой метод для эффективного создания высококачественных текстурированных сеток из изображений одного вида. Он использует мощь моделей диффузии между доменами для генерации нормальных карт с нескольких видов и соответствующих цветных изображений. Wonder3D стремится решить проблемы точности, согласованности, обобщаемости и эффективности в задачах реконструкции 3D из одного вида.
Wonder3D был разработан командой исследователей из Университета Гонконга, Университета Цинхуа, VAST, Университета Пенсильвании, Шанхайского технологического университета, MPI Informatik и Техасского A&M университета, с Сяосяо Лонгом и Юань-Чен Гуо в качестве первых авторов с равным вкладом. Все заслуги принадлежат их вкладу; для получения дополнительной информации, пожалуйста, посетите их страницу проекта .
Основой Wonder3D является его инновационная модель диффузии между доменами. Эта модель предназначена для захвата совместного распределения нормальных карт и цветных изображений по нескольким видам. Для достижения этого Wonder3D вводит переключатель домена и схему внимания между доменами. Переключатель домена позволяет беспрепятственно генерировать либо нормальные карты, либо цветные изображения, в то время как механизм внимания между доменами облегчает обмен информацией между двумя доменами, повышая согласованность и качество.
Ещё одним ключевым компонентом Wonder3D является его алгоритм слияния норм, учитывающий геометрию. Этот алгоритм надёжно извлекает высококачественные поверхности из сгенерированных мультивидовых 2D-представлений, даже при наличии неточностей. Используя богатые детали поверхности, закодированные в нормальных картах и цветных изображениях, Wonder3D восстанавливает чистые и детализированные геометрии.
Wonder3D предлагает несколько преимуществ по сравнению с существующими методами реконструкции из одного вида. Он достигает высокого уровня геометрической детализации при сохранении хорошей эффективности, что делает его подходящим для различных приложений. Модель диффузии между доменами позволяет Wonder3D хорошо обобщаться на различные категории объектов и стили. Согласованность между видами, обеспечиваемая механизмом внимания между доменами, приводит к согласованным и правдоподобным 3D-реконструкциям.
Однако, как и любой метод, Wonder3D может иметь некоторые ограничения. Качество сгенерированных сеток зависит от обучающих данных и способности модели диффузии захватывать основную 3D-структуру. Очень сложные или неоднозначные формы могут представлять собой вызовы. Кроме того, текущая реализация Wonder3D фокусируется на одиночных объектах, и расширение её для работы с несколькими объектами или целыми сценами может стать областью для будущих исследований.
Загрузите предварительно обученный конвейер диффузии Wonder3D, используя узел "[Comfy3D] Load Diffusers Pipeline", который импортирует необходимые контрольные точки модели и конфигурации.
Предоставьте входное изображение и соответствующую ему маску, используя узлы "LoadImage" и "InvertMask". Затем подайте входное изображение и маску в узел "[Comfy3D] Wonder3D MVDiffusion Model", который генерирует нормальные карты с нескольких видов и цветные изображения.
Обработайте сгенерированные мультивидовые изображения, используя узел "[Comfy3D] Large Multiview Gaussian Model", который преобразует их в представление 3D Gaussian Splatting (3DGS), фиксируя геометрические детали объекта в формате облака точек.
Преобразуйте представление 3DGS в текстурированную сетку, используя узел "[Comfy3D] Convert 3DGS to Mesh with NeRF and Marching Cubes", который использует нейронные поля излучения (NeRF) и алгоритмы marching cubes для извлечения высококачественной сетки.
© Авторское право 2025 RunComfy. Все права защищены.