El equipo detrás de Stable Diffusion, Stability AI, y la nueva empresa de modelado 3D impulsada por IA, Tripo AI, ha presentado TripoSR, un novedoso modelo de inteligencia artificial de código abierto que puede crear modelos 3D a partir de una única imagen.

Este modelo es capaz de generar un modelo 3D de alta calidad en menos de un segundo y ha sido diseñado específicamente para satisfacer las necesidades en constante aumento de profesionales en áreas como el entretenimiento, los videojuegos, el diseño industrial y la arquitectura.

¿Qué hace TripoSR exactamente? Este sistema puede crear una malla 3D texturizada utilizando solo una imagen como entrada, generando automáticamente la geometría y texturas no visibles en la imagen original.

TripoSR fue entrenado utilizando una selección del conjunto de datos Objaverse, disponible públicamente, que incluye modelos 3D con licencia Creative Commons CC BY.

¿Cómo se diferencia TripoSR de otros modelos de IA para la reconstrucción de imágenes en 3D? En un informe técnico adjunto al lanzamiento, Stability AI y Tripo AI comparan TripoSR con otros modelos de reconstrucción 3D de código abierto, como OpenLRM y One-2-3-45. Los resultados muestran que TripoSR supera a los otros modelos en términos de precisión en los modelos generados y ofrece un rendimiento bastante eficiente en cuanto al tiempo de procesamiento.

Estos son los resultados que puede obtener con el programa TripoSR, como verás no son nada del otro mundo en cuanto a calidad, que sí es cierto que evita crear mallas desde cero si el modelo es estático.


Puedes encontrar el código fuente de TripoSR en GitHub bajo una licencia MIT, junto con una lista de dependencias. Los pesos del modelo también están disponibles en Hugging Face.

En su configuración predeterminada, el modelo requiere alrededor de 6 GB de VRAM para procesar una sola imagen, pero según Stability AI, también puede ejecutarse en máquinas sin GPU.

Para obtener más información sobre el modelo de generación 3D de código abierto TripoSR, te recomiendo que leas una descripción detallada en la publicación del blog de Stability AI.