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比較

Pixal3D と TRELLIS 2 を比較:画像から3D生成に強いのはどっち?

TRELLIS 2 は画像から3D生成の基準モデル。Pixal3D はピクセル逆投影を加え、写真1枚からより鮮明なメッシュを生成します。違い、必要クレジット、選び方を解説。

公開日 更新日 8 min read
Pixal3D と TRELLIS 2 を比較:画像から3D生成に強いのはどっち?
TL;DR
Pixal3D と TRELLIS.2 の比較は「トレース対拡散」という単純な対決ではありません。TencentARC の現行 Pixal3D main は TRELLIS.2 をベースに、ピクセル整合の投影条件付けを加えたものです。比べるべきはこの追加の条件付け、出力品質、運用コストであり、無関係な 2 つの仕組みではありません。

オンライン生成:入力・出力・クレジット

Pixal3D.ai は Fal 経由で両モデルを動かす独立系サービスです。ログインして画像を 1 枚アップロードし、モデル選択で Pixal3D か Trellis 2 を選び、完成した GLB をダウンロードします。

項目Pixal3DTrellis 2
入力画像 1 枚同じ画像
成果物テクスチャ付き GLBテクスチャ付き GLB
標準ジョブのクレジット220160
設定ごとのクレジット範囲180-390160-310
待ち時間キューと設定によって変動キューと設定によって変動

標準設定は解像度 1024、テクスチャ 2048、Balanced です。標準ジョブ 2 回で合計 380 クレジットで、それぞれ個別に課金されます。テクスチャ・ポリゴン数・トークン予算を上げると費用が増える場合があるため、「生成」ボタン横の表示額を確認してください。

用途に合う出力かを見極めるには

このページには、本サービスで同一入力を使った管理下の比較結果はありません。実際の GLB 2 つを並べ、裏側や細い構造、三角形数、マテリアルの継ぎ目、使用ソフトへの読み込みを確認し、ジョブごとの待ち時間とクレジットを記録してください。正面プレビューだけでは、トポロジーの完全性や本番利用の可否は判断できません。

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多くの比較記事が見落としている関係

TRELLIS.2 は 4B の生成パイプラインと O-Voxel 表現を提供します。現行の Pixal3D はその基盤の上で、画像特徴を明示的に 3D 空間へ逆投影します。公平な問いは、この追加の位置合わせがあなたの入力画像の忠実度を、追加の手間に見合うほど改善するかどうかです。

観点Pixal3D mainTRELLIS.2
関係現行 main は TRELLIS.2 上に構築上流のベースプロジェクト
条件付け明示的なピクセル逆投影を追加画像条件付き 4B DiT パイプライン
3D 表現視点整合の O-Voxel パイプラインO-Voxel スパース構造化潜在表現
出力精細なジオメトリと PBR テクスチャ付き GLBPBR 表面属性付き GLB
公式ローカル要件TRELLIS.2 の環境を継承、低 VRAM モードありLinux と 24GB 以上の NVIDIA GPU
公表処理時間一般向け GPU での保証はなしH100 で 512³/1024³/1536³ 時 3/17/60 秒
ライセンスMIT(サードパーティ条項は別途適用)MIT(サードパーティ条項は別途適用)

ローカルのベンチマークとオンラインの待ち時間

TRELLIS.2 の公表時間は H100 で計測されたものです。RTX GPU での実行時間やオンラインのキュー時間は予測できません。低 VRAM モードでも 6GB で動く保証はありません。

標準化の前に管理された A/B テストを 1 回

両方のワークフローを同じ物差しで測る
1

まったく同じ元画像を使う

トリミング、マスク、背景除去が異なる画像同士は比べない。

2

ブランチとコミットを記録

Pixal3D main と paper ブランチは別の実装です。

3

解像度とメモリモードを記録

1024 の低 VRAM 結果と 1536 の標準結果は同じテストではありません。

4

ピーク VRAM と実時間を計測

ウォームアップ、ダウンロード、後処理は分けて記録する。

5

アセット全体を評価

隠れたジオメトリ、PBR チャンネル、トポロジー、ファイルサイズ、読み込みを確認。


実用的な選び方

状況まず使う理由
上流のベースラインが必要TRELLIS.2Pixal3D の条件付け前にベースモデルを切り分けられる
見える部分を元画像に忠実にしたいPixal3Dピクセル逆投影は直接の対応付けを狙った設計
SIGGRAPH 論文を再現したいPixal3D paper ブランチ論文の結果はそのブランチのもの
公式要件を下回るハードウェアまずオンラインで検証非公式のローカル移植を保守する前に価値を確認
本番導入を判断したい両方を同じ A/B 環境で一般論の勝者ではなく、実測の出力と運用コストで決める

一次情報

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