Trellis 3D AI 是微软开发的下一代 AI 模型，专注于从文本或图像提示直接生成高质量 3D 资产。它采用强大的 Structured LATent（SLAT）表示，可解码为多种输出格式，包括 Radiance Fields、3D Gaussians 和网格，并依托大规模预训练模型，在细节、通用性和一致性方面超越此前最先进的方法。
用途方面，Trellis 3D AI 面向需要快速生成 3D 资产的开发者、设计师和艺术家，可用于游戏开发、3D 打印、建筑可视化、产品设计、动画制作等专业工作流。
主要能力包括：
- 高质量 3D 资产生成：提供超越此前最先进方案的精细形状与纹理。
- 大规模预训练模型：模型规模最高达 20 亿参数，基于 50 万个对象的多样化数据集训练，覆盖范围广。
- 多格式输出：可生成 Radiance Fields（用于照片级渲染）、3D Gaussians（高效存储与平滑几何近似）以及可直接导入多数 3D 建模和游戏引擎的传统网格。
- 便捷编辑与变体：生成后可在本地细化或自定义 3D 资产，支持无缝创建变体和针对性修改，无需重新生成整个模型。
- 文本到 3D 生成：正在演进支持，未来版本将允许仅凭文本描述创建高质量 3D 资产。
使用方式方面，安装 Trellis 3D AI 需满足以下前提：基于 Linux 的系统、Python 3.8 或更高版本、至少 16GB 显存的 NVIDIA GPU，以及相应版本的 CUDA Toolkit。从 GitHub 克隆 Trellis 3D AI 仓库时需使用 --recurse-submodules 标志，然后运行提供的 setup.sh 脚本并传入所需标志以安装依赖。如需调整 CUDA 版本或注意力后端，请遵循仓库文档中的详细安装说明。代码已在 NVIDIA A100 和 A6000 等型号上验证。
适用场景包括：游戏开发、3D 打印、建筑可视化、产品设计、动画制作等。Trellis 3D AI 以可扩展性为设计目标，其大规模预训练模型和高效流水线可处理大规模生产场景，帮助工作室、游戏开发者和设计公司显著降低资产创建开销。
限制方面：系统要求较高，至少需要 16GB 显存的 NVIDIA GPU，并需 Linux 系统、Python 3.8+ 和兼容的 CUDA Toolkit；虽然可能在其他平台或配置上运行，但上述指南确保最佳性能与可靠性。文本到 3D 生成功能尚在演进中，未来版本才会提供。
演示、文档与社区支持可在 Trellis 3D AI 项目页面和官方 GitHub 仓库获取，包括安装指南、使用说明和交互式演示；也可在 Hugging Face Spaces 上体验实时演示，并通过 GitHub issues、讨论或社交媒体论坛参与社区。未来更新计划引入专用的文本到 3D 模型、训练代码和数据集。
