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Die native 3D-Generierung aus Einzelbildern scheiterte bisher oft an topologischen Beschränkungen von SDF- oder NeRF-basierten Feldern. TRELLIS.2 umgeht diese Einschränkungen und liefert vollständige PBR-Texturen in kurzer Rechenzeit, was Pipelines für Spieleentwicklung und 3D-Modellierung beschleunigen kann.
Das Modell bietet schnelle Inferenzzeiten und eine direkte Konvertierung zwischen Mesh und O-Voxel ohne rechenintensive Optimierungsschleifen. Allerdings deuten frühe Tests von Nutzern darauf hin, dass die erzeugten Meshes für klassische Produktions-Pipelines noch nachbearbeitet werden müssen, da Primitiven sehr hohe Polygonanzahlen und eine extreme Fragmentierung aufweisen können.
Superman
@thesupermanmx · 29. Juli 2026
Repo: t.co/eW7JpjXoED
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Auf X ansehenZusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Repository:microsoft/TRELLIS.2
TRELLIS.2 ist ein quelloffenes 3D-KI-Modell mit 4 Milliarden Parametern von Microsoft zur Umwandlung von 2D-Bildern in texturierte 3D-Objekte. Es nutzt eine feldfreie Sparse-Voxel-Darstellung namens O-Voxel und Diffusion Transformers, um komplexe Topologien und PBR-Materialien in hoher Auflösung zu erzeugen.
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Auf Hugging Face wurde ein Repository mit GGUF- und Safetensors-Quantisierungen des Bildmodells Qwen-Image 2.1 veröffentlicht. Das Paket zielt auf die lokale Ausführung in ComfyUI ab und verzichtet auf integrierte Sicherheitsfilter.
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Das Qwen-Team hat mit Qwen3.8-27B ein kompaktes, dichtes Vision-Language-Modell unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Das 27-Milliarden-Parameter-Modell kombiniert Gated DeltaNet mit regulärer Attention, versteht Bilder sowie Videos und bietet flexible Steuerungsmöglichkeiten für Denkprozesse.
Ein Teil von diesem Inhalt wurde mit KI gemacht.
