VAST-AI-Research/TripoSR

Tripo AI + Stability AI 联合出品的单图快速 3D 重建模型，A100 上 0.5 秒出模型，MIT 协议，6.6k stars。

定位

TripoSR 是 triposg 的前身，基于 LRM（Large Reconstruction Model）架构，用单张图片在 < 0.5 秒内生成高质量 3D 模型。由北京 VAST（Tripo3D）和 Stability AI 联合开发，MIT 开源。

Tripo3D 平台月访问量 703 万，2026 全球增速 +47.32%。

技术架构

• 基于 LRM（Large Reconstruction Model）原则
• Triplane 混合表示（参见 triposg 的进化路径）
• 生成速度：< 0.5 秒（NVIDIA A100），约 6GB VRAM
• 输出：带顶点色的 3D Mesh，支持 --bake-texture 输出纹理贴图

快速使用

# 安装
pip install -r requirements.txt
 
# 单图推理
python run.py examples/chair.png --output-dir output/
 
# 输出纹理（而非顶点色）
python run.py examples/chair.png --bake-texture --texture-resolution 2048 --output-dir output/
 
# 本地 Gradio 演示
python gradio_app.py

需要 Python >= 3.8，CUDA 可选但推荐。

性能表现

• 在多个公开数据集上超越其他开源替代方案
• 速度：< 0.5 秒/图（A100）

与 TripoSG 的关系

TripoSR 是更早期的工作，架构上基于 LRM；triposg 是后续升级版本，采用 Rectified Flow Transformer + VAE，精度和泛化性大幅提升。如需最新效果，推荐使用 TripoSG。

资源

• GitHub：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR
• 论文：https://arxiv.org/abs/2403.02151
• HuggingFace Demo：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/TripoSR
• 同系列：triposg