Trellis.2 与 Pixal3D 原生集成进 ComfyUI

深读指南

适合谁读：关注 ComfyUI 生态、开源 3D 生成模型部署与本地化运行的技术读者，尤其是受困于 CUDA 扩展编译和许可证限制的开发者与小型工作室。

• 原生集成把原先依赖编译型 CUDA 扩展的 3D 后处理改用 PyTorch 和 SciPy 重写，从而免去降级 PyTorch 与逐配置编译的麻烦。

  reimplemented from scratch in PyTorch and SciPy

• 集成移除了 nvdiffrast 与 nvdiffrec 这两个限制非商业用途的依赖，使参考流程产出的资产可用于商业场景。

  These dependencies have been removed from with the native integration.

• Pixal3D 复用 Trellis.2 的骨干、VAE 与 DINOv3 条件，因此两者一起集成更合理，且其网格与输入图像严格对齐。

  uses its backbone and shares its VAEs and DINOv3 image conditioning

局限与前提：文中承认闭源模型（Hunyuan 3D、Tripo、Rodin）质量仍优于 Trellis.2 与 Pixal3D，且生成的纹理并不完美；此外，关于“最佳开源模型”“接近重建级保真度”等表述属于作者主张，文中未给出量化评测或对比数据支撑。