WSL2でUnique3Dを試してみる

Hugging Face Spaceで公開されている「任意のオブジェクトの単一の直交RGB画像から高忠実度のテクスチャメッシュを30 秒以内に生成できる」らしいUnique3Dをローカル環境で試してみます。

Unique3D - a Hugging Face Space by Wuvin

使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは
・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor
・Mem: 64 GB
・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 Laptop GPU(16GB)
・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 (24GB)
・OS: Ubuntu22.04 on WSL2（Windows 11）
です。

1. 準備

仮想環境をつくり、

python3 -m venv unique3d
cd $_
soruce bin/activate

リポジトリをクローンして、パッケージのインストールします。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/spaces/Wuvin/Unique3D
cd unique3d/

pip install -r requirements.txt
pip install spaces

2. 試してみる

アプリを起動します。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python app.py

http://127.0.0.1:7860 にアクセスすると、表示されました。

http://127.0.0.1:7860 に、じゃすちゅーあくせす

3. まとめ

VRAMの使用量は、アプリ起動直後は、6.9GB。

起動後、推論レディーときのVRAM使用量

推論時は、入力する画像のサイズに依りますが、サンプル画像のアーニャですと最大17.7GB程の消費でした。

アーニャを推論しているときの最大VRAM使用量

生成されたglbファイルはこちらです。

generated_1717644925.glb

8.06 MB

ファイルダウンロードについて

ダウンロード

なお、生成に要した時間は36秒ほどでした。30秒以内との触れ込みですが、PCのスペックにも依りますからね…。