🤖
[生成AI] TripoSR使ってみた
はじめに(モチベーション)
写真から３Dモデルを作成するフローに興味が湧いた為、調べていた際に TripoSR というツールを見つけたので使ってみました。
内容について
この記事では、写真から3Dモデルを生成するツール「TripoSR」をMacBook Pro M4 Max環境で試した記録です。TripoSRのインストールからGUIおよびCUIでの実行、そして実行時間までを詳細にまとめました。
作業環境
- PC : MacBook Pro 14インチ / 2024
- 16コアCPU + 40コアGPU搭載 M4 Max
- 128 GB memory
- OS : macOS Sequoia 15.2
利用バージョン
| ツール | バージョン | 用途 | 補足 |
|---|---|---|---|
| Python | 3.12.8 | 実行環境で利用するバージョン | 公式に記載のあった最小バージョン3.8では失敗 |
| TripoSR | d26e331 | 画像から3Dモデル生成 | 画像一枚からObjファイルを生成 |
| miniforge | 3-24.9.2-0 | conda環境 | - |
準備
事前環境整備
前回の自分の記事を参照
インストール
公式のGitHubからソースコードを`git clone`
git clone https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR.git
`conda`環境を準備する
cd TripoSR
pyenv install miniforge3-24.9.2-0
pyenv local miniforge3-24.9.2-0
conda create -n TripoSR python=3.12
`conda`環境をactivate
conda activate TripoSR
必要なモジュールのインストール
conda update -n base setuptools
conda install pytorch torchvision -c pytorch
pip install -r requirements.txt
pip install onnxruntime
pip install -U gradio==4.44.1
実行
GUI起動
プロジェクト以下で以下のコマンドを実行し、ブラウザ上でhttp://127.0.0.1:7860にアクセスします。
python gradio_app.py
Sample実行
画面下のExamples をクリックすれば直ぐにモデルの生成を試せます。
ローカル画像からの事項
もちろん、PC上のファイルをアップロードする事でもモデル生成を実施できます。
CUI起動
コマンドライン上からも画像をファイルを指定して起動が出来ます。
python run.py {画像ファイル} --output-dir output/
コマンドライン引数
以下に試してみた引数を記載します。
-
--device-
cudaorcpuを指定。デフォルトはcuda -
mpsは利用できない (... MacBookの強み活かせず)NotImplementedError: The operator 'aten::upsample_bicubic2d.out' is not currently implemented for the MPS device.
-
-
--output-dir- 出力ディレクトリの指定。デフォルトは
output
- 出力ディレクトリの指定。デフォルトは
-
--bake-texture- 画素情報をテクスチャとして出力するか、頂点カラーを利用するか
出力結果
処理時間
実行コマンドは以下
python run.py ~/Desktop/Photos-001/1735555825581.jpg --output-dir output/
| 回数 | 時間 |
|---|---|
| １回目 | 34.37s |
| ２回目 | 34.29s |
| ３回目 | 34.33s |
まとめ
TripoSRを使うことで、手軽に画像から3Dモデルを生成できることが分かりました。
実行速度もハードウェアを活かしきれていないものの使えないレベルではない結果となりました。
ただ、想像していた程ではなかったので試用はここで終了としました。
他のツールに関しても調査を進めてみます。
Discussion