이미지에서 프로덕션급 3D 모델 생성

차세대 Structured 3D Latents 기술로 이미지를 프로덕션용 3D 에셋으로 변환하세요. Unity, Unreal Engine, Blender와 호환되는 깔끔한 토폴로지와 고해상도 텍스처를 제공합니다.

Trellis 2 사용해보기

Trellis 2: SLAT 핵심 기술

Trellis 2는 최신 Structured Latents(SLAT) 엔진을 탑재했으며 20억 파라미터로 사전 학습되었습니다. 산업 수준의 희소 기하 구조와 텍스처를 재구성하여 게임 및 영상 제작 파이프라인에 실질적인 생산성을 제공합니다.

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왜 Trellis 2를 선택해야 할까요?

전문 3D 워크플로를 위해 설계되었습니다. 깔끔한 토폴로지, UV, 텍스처를 제공합니다.

프로덕션용 토폴로지

애니메이션과 편집에 바로 사용할 수 있는 깔끔한 쿼드 기반 토폴로지입니다.

UV 언랩 완료

왜곡이 적은 효율적인 UV 언랩으로 손쉬운 텍스처 작업이 가능합니다.

4K 텍스처

Albedo, Normal, Roughness를 포함한 고충실도 PBR 머티리얼 맵을 제공합니다.

표준 포맷 내보내기

업계 표준 GLB 포맷으로 내보낼 수 있습니다.

커뮤니티의 실제 결과물

W. S. Waldo
W. S. Waldo
@SteveWarnerFL
Even more tests with Trellis2. The Refiner nodes in the VisualBruno repo do a remarkable job of adding detail and fixing problems with your mesh.
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MATSUZAKI
MATSUZAKI
@marvo737
#NanoBananaPro でロボットのイメージ生成→#Trellis2 でイメージからテクスチャ付きメッシュモデルを生成させてみた。 テクスチャはまだまだこれからだけど、メッシュは有料サービスよりも良さそうな印象を受けました...!
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うみゆき@AI研究
うみゆき@AI研究
@umiyuki_ai
よしゃ!手元でComfyUIでTRELLIS2動かすことに成功! 一発出しでこれ出てくるってすごくね?てかTripoよりすごくない?左がTripoで右がTRELLIS2。
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자주 묻는 질문

Trellis 2는 다른 AI 도구(Meshy/Luma)와 무엇이 다른가요?
Trellis 2는 최신 Structured Latents(SLAT) 기술을 기반으로 합니다. 고품질 희소 기하 구조와 고충실도 텍스처를 모두 생성하는 데 강점이 있습니다. 결과물은 한 각도에서만 좋아 보이는 단순한 덩어리가 아니라, 실제 제작에 바로 사용할 수 있는 깔끔한 토폴로지를 갖습니다.
어떤 3D 포맷으로 내보낼 수 있나요?
Trellis 2는 웹과 AR에서 널리 쓰이는 업계 표준 **GLB (glTF)** 파일을 내보냅니다. 이 파일에는 기하 구조, 텍스처, 머티리얼이 모두 포함되며 Blender, Unity, Unreal Engine 5, Three.js와 완전히 호환됩니다.
모델에 PBR 머티리얼이 포함되나요?
네. Trellis 2는 3D Gaussian을 사용해 외형 정보를 텍스처에 베이킹하므로 Albedo(색상), Normal, Roughness 맵을 제공해 사실적인 물리 기반 렌더링이 가능합니다.
생성된 모델을 상업 프로젝트에 사용할 수 있나요?
유료 사용자(크레딧 팩 또는 VIP 구독)는 상업적으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이용약관을 참고해 주세요.
모델은 3D 프린팅에 적합한가요?
대부분의 경우 가능합니다. Trellis 2는 워터타이트 메시와 깔끔한 토폴로지를 생성합니다. 내보내기 포맷이 GLB이므로, 출력 전에 Blender 등에서 STL/OBJ로 변환하는 것을 권장합니다.
이미지 투 3D AI에서 가장 좋은 결과를 얻으려면 어떻게 해야 하나요?
최상의 결과를 위해서는 조명이 선명하고 가림이 적은 고해상도 이미지를 사용하세요. 정면 또는 아이소메트릭 시점이 가장 좋습니다. Trellis 2의 SLAT 기술은 강력하지만, 입력 이미지가 깔끔할수록 기하 구조와 텍스처 재구성이 더 정확해집니다.
Trellis2
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Trellis2.cc는 오픈소스 Trellis 2 모델을 기반으로 한 독립 서비스입니다. Microsoft Research 또는 Tsinghua University와 제휴 또는 공식 후원을 받지 않았습니다. 모든 상표는 각 소유자에게 귀속됩니다.

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