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TripoSplat es un modelo de código abierto que genera representaciones de Gaussian splat 3D directamente a partir de una sola imagen 2D. Fue desarrollado por VAST-AI y publicado bajo una licencia de código abierto. A diferencia de los métodos tradicionales de reconstrucción 3D, que requieren múltiples vistas o generan mallas como resultado principal, TripoSplat crea representaciones de Gaussian splat: una técnica de renderizado en la que se colocan miles de gaussianas 3D con color en el espacio para representar una escena. Este enfoque permite un renderizado rápido y de alta calidad, con densidad y presupuesto controlables.

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TripoSplat: de imagen a Gaussian splat

Sube una sola imagen 2D. Genera una representación de Gaussian splat 3D de alta calidad con densidad y presupuesto controlables para el renderizado. Vista previa del flujo de trabajo de TripoSplat
Asegúrate de que tu ComfyUI esté actualizado.Los flujos de trabajo de esta guía se encuentran en las Plantillas de flujos de trabajo. Si no los encuentras en las plantillas, es posible que tu ComfyUI esté desactualizado.Si faltan nodos al cargar un flujo de trabajo, estas son las posibles razones:
  1. No estás usando la última versión de ComfyUI (versión nocturna)
  2. Algunos nodos fallaron al importarse durante el inicio

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Descargar flujo de trabajo

Descarga el JSON o busca “TripoSplat: Image to Gaussian Splat” en la Biblioteca de plantillas
Materiales de entrada Sube este archivo al nodo LoadImage correspondiente:

white-hotel-on-rocky-island.png

Nodo LoadImage 99 · white-hotel-on-rocky-island.png
Imagen de entrada

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Cómo funciona

TripoSplat usa una arquitectura feed-forward que toma una sola imagen RGB y predice directamente un conjunto de primitivas Gaussianas 3D. El pipeline implica:
  1. Codificación de imagen: la imagen de entrada se procesa con un codificador visual (DINOv2).
  2. Generación de triplanos: las características se decodifican en una representación de triplanos.
  3. Predicción de Gaussianas: se muestrea el triplano para producir los parámetros de las Gaussianas (posición, escala, rotación, opacidad, color).
  4. Renderizado: las Gaussianas se renderizan desde puntos de vista arbitrarios mediante splatting diferenciable.

Acerca de Subgraph

Este flujo de trabajo usa un nodo Subgraph para el procesamiento modular. Consulta la documentación de Subgraph para aprender a personalizar y extender el flujo de trabajo.

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Guía de nodos del flujo de trabajo

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LoadImage

  • Carga tu imagen de entrada (PNG/JPG)
  • Imagen de muestra: white-hotel-on-rocky-island.png (disponible en la Biblioteca de plantillas)

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TripoSplat (subgrafo)

El nodo de subgrafo principal procesa la imagen y genera el splat gaussiano 3D. Parámetros expuestos:

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CreateCameraInfo

  • Define la órbita de la cámara para renderizar el resultado
  • Parámetros: tipo de órbita, ángulo, distancia, campo de visión, etc.
  • Predeterminado: órbita con elevación de 35°, distancia de 30 y zoom de 2.5

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RenderSplat

  • Renderiza el splat gaussiano en una imagen 2D desde el ángulo de cámara definido
  • Parámetros: resolución de salida (predeterminado 1024×1024), configuraciones de calidad de imagen

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SplatToMesh

  • Convierte el splat gaussiano en una malla (opcional)
  • Parámetros: densidad de la malla, suavizado y simplificación

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SaveGLB

  • Guarda el resultado como un archivo GLB 3D

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SaveVideo

  • Guarda un video de la escena 3D renderizada

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SplatToFile3D

  • Exporta el splat gaussiano en formato SPZ

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CreateVideo

  • Crea un video a partir de los fotogramas renderizados

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Pasos para ejecutar

  1. Carga una imagen: usa el nodo LoadImage para cargar una sola imagen 2D
  2. Ejecuta el subgrafo TripoSplat: el modelo generará una representación Gaussian splat
  3. Elige el formato de salida: exporta como GLB, SPZ, video o renderiza a malla
  4. Consulta los resultados: usa el archivo 3D creado o la vista previa renderizada

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Opciones de salida

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Descarga de modelos

Descarga el modelo de TripoSplat y los archivos necesarios. Colócalos en los subdirectorios correspondientes de models/.

TripoSplat diffusion

triposplat_fp16.safetensors: checkpoint del modelo de difusión de TripoSplat

TripoSplat VAE decoder

triposplat_vae_decoder_fp16.safetensors: decodificador VAE

Flux2 VAE

flux2-vae.safetensors: VAE de FLUX.2 para la codificación latente

DINOv2 CLIP

dino_v3_vit_h.safetensors: codificador de visión CLIP (DINOv2)

BiRefNet bg removal

birefnet.safetensors: modelo de eliminación de fondo para el preprocesamiento

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Ubicación de almacenamiento de los modelos