PartPacker

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PartPacker 是由 NVIDIA 旗下的 NVlabs 团队开发的项目，是“通过双体积打包实现高效零件级3D物体生成”这一研究的官方实现。该模型能够从单视图图像进行零件级别的3D物体生成。

技术特点与优势

• 零件级3D生成能力：可从单视图图像出发，实现3D物体的零件级生成，让生成的3D物体在结构上更加精细、准确。
• 高效的双体积打包技术：项目提供了双体积打包实现，能够将原始的glb网格处理成两个独立的网格，这一技术有助于更高效地进行3D物体的生成和处理。
• 多GPU支持：支持多GPU推理，能自动进行内存管理以及GPU之间的数据传输。在这种模式下，可降低每个GPU的内存压力，若使用2个或更多GPU，还能获得更好的性能，很好地满足了不同用户对硬件资源的使用需求。
• 灵活的依赖安装：依赖安装方式灵活，用户可以根据自己的需求选择使用requirements.txt或者requirements.lock.txt来安装依赖。并且，默认使用PyTorch内置的注意力机制，同时也支持用户显式使用flash-attn。
• 便捷的推理与应用：提供了多种推理方式，包括VAE对网格的重建、基于图像的Flow 3D生成，还能通过Gradio启动本地应用，方便用户进行操作和使用。

功能介绍

• 模型推理：可进行VAE对网格的重建以及从图像进行Flow 3D生成等操作，在推理过程中，大约需要10GB的GPU内存（使用float16时）。
• 数据处理：能够对原始glb网格进行处理，将其转化为两个独立的网格，为后续的3D物体生成提供基础。
• 预训练模型支持：提供了预训练模型，用户可从Hugging Face下载，放置在指定的pretrained文件夹中，便于快速使用。