- Pixal3D 작업 공간에서 설치 없이 온라인으로 이미지 to 3D GLB 모델을 생성하세요. Pixal3D는 Tencent ARC Lab과 칭화대학교가 SIGGRAPH 2026에 발표한 이미지 to 3D 프로젝트입니다. 현재 공식
main브랜치는 TRELLIS.2 기반 구현에 픽셀 역투영 컨디셔닝을 더했으며, 지오메트리와 PBR 텍스처를 갖춘 GLB 에셋을 내보냅니다. 아래 호스팅 단계는 이 사이트의 설정을 쓰고, 로컬 섹션은 업스트림 저장소를 따르므로 직접 GPU 환경을 갖춰야 합니다.
온라인으로 첫 GLB 생성하기
Pixal3D.ai는 Fal을 통해 모델을 실행하는 독립 호스팅 서비스로, 연구팀과는 관련이 없습니다. 생성하려면 로그인이 필요합니다. 신규 계정은 30일 동안 유효한 1 크레딧을 한 번 받으며, 1K 이미지 1장분이며, 3D 작업은 220크레딧입니다. 사용했거나 만료된 크레딧은 다시 채워지지 않습니다.
로그인하고 이미지 한 장 업로드
처리 권한이 있는 이미지를 쓰고, 대상 전체가 보이며 실루엣이 뚜렷한 것을 고르세요.
모델과 크레딧 비용 확인
Pixal3D, 해상도 1024, Balanced 프리셋(2048 텍스처)을 고르면 기본 작업은 220 크레딧입니다. 설정을 바꾼 뒤에는 생성 버튼 옆 금액을 확인하세요.
생성, 검사, 다운로드
성공할 때까지 기다린 뒤 텍스처가 입혀진 GLB를 내려받고, 가려진 면, 얇은 구조, 대상 프로그램에서의 가져오기를 확인합니다. 여전히 수작업 정리가 필요할 수 있습니다.
브라우저 전용, 로컬 처리
무료 GLB 검사기
가져오기 전에 GLB와 glTF 구조를 로컬에서 확인합니다.
무료 GLB 검사기
Runs locally in your browser, no upload. Load it to start.
이미지 to 3D 생성기 열기 · GLB 무료 검사 · Pixal3D와 Trellis 2 비교
공식 로컬 단일 이미지 기본값
Pixal3D란 무엇인가
Pixal3D는 명시적인 픽셀 역투영으로 이미지 특징을 3D로 끌어올립니다. 이 직접적인 2D-3D 대응이 프로젝트의 핵심 아이디어입니다. 공식 저장소는 두 구현을 나눕니다. main은 TRELLIS.2 기반의 현재 개선 버전이고, paper는 논문에 실린 결과에 쓰인 Direct3D-S2 기반 버전입니다.
두 브랜치를 섞지 마세요
논문 지표는 paper 브랜치에 대한 것입니다. 설치 명령과 현재 출력 동작은 main에 대한 것입니다. 둘을 같은 파이프라인으로 취급하면 오해를 부르는 비교와 작동하지 않는 설치 안내가 나옵니다.
로컬과 호스팅 중 고르기 전에
| 항목 | 공식 로컬 워크플로 | Pixal3D.ai 호스팅 워크플로 |
|---|---|---|
| 설정 | Linux, CUDA 툴체인, 의존성 컴파일 | 브라우저 업로드와 관리형 런타임 |
| 하드웨어 | TRELLIS.2 공식 기준인 24GB NVIDIA GPU부터 | 로컬 GPU 불필요 |
| 제어 범위 | 저장소 전체와 로컬 파일 | 관리형 설정과 계정 작업 기록 |
| 적합한 용도 | 연구, 재현 가능한 로컬 파이프라인 | 로컬 설정 전에 이미지 평가 |
Microsoft의 공식 TRELLIS.2 안내는 현재 코드가 Linux에서 테스트되었으며 최소 24GB 메모리의 NVIDIA GPU가 필요하다고 말합니다. Pixal3D는 필요할 때 불러오는 --low_vram 모드를 추가했지만, README에 6GB나 12GB 같은 보장된 최소 사양은 없습니다. 커뮤니티 포트를 업스트림의 보장으로 여기지 말고 최대 메모리 사용량을 직접 측정하세요.
공식 설치 절차
먼저 TRELLIS.2 준비
Linux, CUDA 12.4, Conda, 의존성에 대한 공식 안내를 따르고, Pixal3D를 추가하기 전에 예제가 실행되는지 확인합니다.
Pixal3D를 클론하고 요구 사항 설치
NATTEN, CUDA, 렌더러 버전이 다른 ML 프로젝트와 충돌하지 않도록 환경을 분리합니다.
GPU 아키텍처에 맞게 NATTEN 컴파일
자리 표시자를 CUDA 아키텍처와 머신에 맞는 제한된 워커 수로 바꿉니다.
내 이미지 전에 알려진 샘플 실행
환경 문제와 이미지 품질 문제를 구분할 수 있습니다.
git clone --recursive https://github.com/microsoft/TRELLIS.2.git
# Follow TRELLIS.2/setup.sh from the official repository, then:
git clone https://github.com/TencentARC/Pixal3D.git
cd Pixal3D
pip install -r requirements.txt
NATTEN_CUDA_ARCH="YOUR_ARCH" NATTEN_N_WORKERS=4 \
pip install natten==0.21.0 --no-build-isolation
pip install https://github.com/LDYang694/Storages/releases/download/20260430/utils3d-0.0.2-py3-none-any.whl
python inference.py --image assets/images/0_img.png --output ./output.glb저 VRAM 모드는 의도적으로 사용
python inference.py --image input.png --output output.glb --low_vram은 모델을 필요할 때 불러오고 기본 해상도를 1536 대신 1024로 씁니다. 최대 메모리는 줄어들지만 모든 소형 GPU에서 동작한다는 약속은 아닙니다.
입력 이미지 체크리스트
대상 전체가 보이게
다리, 손잡이, 안테나, 물체의 받침대가 잘리지 않게 합니다.
깔끔한 실루엣 사용
복잡하거나 비슷한 색의 배경에서 대상을 분리합니다.
고른 조명 선택
강한 그림자와 반사는 지오메트리나 재질 변화로 오인될 수 있습니다.
깊이감 보여 주기
완전히 평평한 정면보다 3/4 시점이 보통 더 많은 형태를 드러냅니다.
뒷면의 불확실성 감안
이미지 한 장으로는 보이지 않는 뒷면을 증명할 수 없습니다. 재구성이 정확하다고 가정하지 말고 직접 확인하세요.
해상도와 실패 원인 진단
| 증상 | 가능성 높은 한계 | 첫 번째 조치 |
|---|---|---|
| CUDA out of memory | 해상도 또는 동시에 올라간 모델 | `--low_vram`을 쓰고, 이어서 `--resolution 1024` 시도 |
| NATTEN 빌드 실패 | 잘못된 CUDA 아키텍처·툴체인 | CUDA_HOME을 확인하고 설치된 GPU용으로 다시 빌드 |
| Flash Attention 사용 불가 | 지원되지 않는 빌드나 GPU | 업스트림 문서대로 `ATTN_BACKEND=sdpa` 사용 |
| 가려진 면이 약함 | 단일 시점의 모호성 | 더 선명한 3/4 시점 원본이나 검증된 멀티뷰 워크플로 사용 |
| 재질 디테일이 흐림 | 입력·텍스처 해상도 | 출력 해상도를 올리기 전에 원본부터 개선 |
Pixal3D GGUF: 양자화된 가중치로 실행할 수 있나?
내려받을 수 있는 공식 GGUF 빌드는 없습니다. 호스팅 작업 공간은 이미지를 받으며 GGUF 가중치, 로컬 모델, 워크플로 가져오기는 받지 않습니다. 업스트림 프로젝트는 체크포인트를 공식 모델 파일 목록에 .safetensors 파일로 공개합니다. 2026년 9월 28일 기준으로 그 목록과 공식 저장소 README 어디에도 지원되는 GGUF 워크플로는 문서화되어 있지 않습니다. 따라서 Pixal3D용 GGUF 파일은 모두 서드파티 변환본이며 호환성, 라이선스, 출력을 따로 확인해야 하고, 이 사이트의 호스팅 옵션도 아닙니다.
Pixal3D 멀티뷰: 공식 저장소의 다중 시점 추론
멀티뷰는 실제 업스트림 기능이며 이 사이트가 실행하는 것과는 별개입니다. 저장소는 2026년 9월에 다중 시점 추론 코드를 공개했고, inference_mv.py는 이미지 한 장이 아니라 같은 물체의 여러 시점을 동시에 사용해 캐스케이드를 컨디셔닝합니다.
- 입력: 시점 이미지 폴더와 각 시점의 카메라를 설명하는
transforms.json. 4×4 카메라-월드 행렬과 라디안 단위의 수평 FOV를 업스트림 학습 렌더와 같은 Blender/NeRF 규약으로 적습니다. 월드는 Z-up입니다. - 가중치: 같은 공식 모델 저장소에 있는 별도의 멀티뷰 세트(
ckpts/*_mv,pipeline_mv.json으로 선택). - 플래그:
--views_dir로 시점을 고르고,--num_views N으로 앞의 N개만 사용하며,--low_vram,--resolution,ATTN_BACKEND는 단일 이미지 경로와 똑같이 동작합니다. - 프레이밍: 시점 이미지는 자르거나 크기를 바꾸지 않습니다. 첫 프레임이 기준 정면 뷰이고, 나머지 시점은 모두 그에 맞춰 배치됩니다.
- 마스크: 알파 채널이 있는 시점은 이를 물체 마스크로 쓰고, 없는 시점은 자동으로 분할됩니다.
이 중 어느 것도 작업당 원본 이미지 한 장으로 컨디셔닝하는 호스팅 작업 공간에서는 쓸 수 없습니다. 멀티뷰는 직접 카메라 메타데이터를 준비해야 하는 로컬 저장소 워크플로로 남습니다.
내보낸 GLB 검증하기
360도 돌려 보기
가려진 면, 바닥, 얇은 구조를 확인합니다.
토폴로지 검사
구멍, 떨어진 조각, 자기 교차, 과도한 삼각형 수를 찾습니다.
PBR 채널 검사
베이스 컬러, 러프니스, 메탈릭, 불투명도, 이음새, 색 공간 설정을 확인합니다.
스케일과 원점 확인
대상 엔진에 맞게 단위, 피벗, 방향, 경계를 정규화합니다.
실제 사용처에서 테스트
최종 GLB를 실제로 쓸 웹 뷰어, Blender, Unity, Unreal에서 엽니다.
다음으로 볼 것
이 페이지는 프로젝트 전체를 다룹니다. 더 짧은 가이드로는 3D AI 비교로 방향을 정하고, AI 3D 생성기로 호스팅 단계를 실행하고, 3D 픽셀 가이드에서 원본 이미지 한 장이 GLB에 담을 수 있는 것과 없는 것을 확인하세요.