展开本页目录
开始前准备什么
- 拥有对应产品的当前可用账号；生成、导出和协作权限按实际计划核对。
- 练习素材均为作者原创或明确授权；只有实际在目标工具运行后才填写产品结果。
- 核对硬件边界
- 拆分公开与个人时间
- 记录软件版本
- 选择最小真实实验
- 核对分辨率含义
- 用原生资产先练验收
- 交付预算证据
1. 核对硬件边界
官方当前测试环境为Linux和NVIDIA显卡，至少24GB显存。Apple Silicon可做作者GLB检查，但不等同官方CUDA推理环境。
2. 拆分公开与个人时间
预算表将公开H100参考和actual_seconds分开。公开512、1024、1536基准仅用于理解量级。
3. 记录软件版本
列CUDA、PyTorch、仓库和模型版本，安装前检查依赖。不要在不适合机器上无限重装来证明能跑。
4. 选择最小真实实验
具备环境时先选择低分辨率单输入，记录准备、推理和导出耗时。冷启动模型下载时间应与推理时间分开。
5. 核对分辨率含义
这里的体素分辨率不是最终纹理贴图像素，也不直接等于面数。分别保留texture_size和最终faces字段。
6. 用原生资产先练验收
没有GPU时打开作者水壶GLB检查几何与材质。该步骤不应被写成TRELLIS完成了生成。
7. 交付预算证据
保存资格表、真实耗时与未测项，明确不保证服务时延。此课只准备运行和验收材料，不代购GPU。
下载本课材料并开始操作
练习包包含本课的具体输入、可编辑数据、正反样例与七步说明。index.html 可离线查看原件和验收参考，actual-results.csv 用于记录你实际操作后的结果。
怎样确认已经完成
- Linux、NVIDIA至少24GB等当前官方先决条件被核对
- H100公开3/17/60秒标注公开环境，不伪装本机实测
- 保存实际产品版本、输入和导出文件；未执行项明确保留未测。
常见问题
如何把H100公开基准与个人任务预算分开？
先读取本机 GPU、CUDA、PyTorch 和模型版本，对照官方运行前提，再选最小真实任务。把 H100 公开基准和本机时间分开记录；没有兼容硬件就标未运行，不能反复重装冒充已跑通。
Apple Silicon直接照抄CUDA命令后说可原生推理怎么办？
先对照练习中的错误样例定位范围，不把预期参考图当成生成成功。回到选择最小真实实验，检查resolution与eligible，修改后重新执行受影响步骤并保存实际输出。
TRELLIS.2显存与速度怎么完成把H100公开基准与个人任务预算分开？
先使用本课的作者预算表512/1024/1536分辨率三个实验槽，再按拆分公开与个人时间和记录软件版本操作。关键验收是Linux、NVIDIA至少24GB等当前官方先决条件被核对；官方入口的模型、计划与额度需在当前账号确认。
TRELLIS.2显存与速度出现Apple Silicon直接照抄CUDA命令后说可原生推理怎么办？
先对照练习中的错误样例定位范围，不把预期参考图当成生成成功。回到选择最小真实实验，检查resolution与eligible，修改后重新执行受影响步骤并保存实际输出。