Quando o Hunyuan3D-2 estiver funcionando de forma anormal, as etapas a seguir são recomendadas para o diagnóstico:
- Verificação de hardware::
- Confirme se a versão do driver da GPU é compatível com CUDA (visualização nvidia-smi)
- Verifique se há esgotamento da memória de vídeo (recomenda-se o buffer 20%)
- Validação ambiental::
- Execute minimal_demo.py para testar a funcionalidade básica
- Verifique as versões dos componentes (torch==2.3.0+cu117 etc.)
- parametrização::
- Diminuir o valor de num_inference_steps (pode ser definido como 15 para a versão rápida)
- Tentando entradas de resolução menor (512 x 512)
- Desativar o teste de atenção ao flash
- análise de erros::
- Falha na geração da forma: verifique se a imagem de entrada contém um tema claro
- Exceção de textura: reinstalar o componente custom_rasterizer
As soluções comuns incluem a atualização do driver da placa gráfica, a criação de um ambiente conda limpo ou a mudança para a versão Hunyuan3D-2mini. É oficialmente recomendado enviar um registro de erro completo (com versão CUDA, uso de memória e relatório de erro completo) por meio do GitHub Issues, e a equipe geralmente responde em 48 horas.
Essa resposta foi extraída do artigoHunyuan3D-2: ferramenta de geração de modelos 3D de alta resolução de código aberto da TencentO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como devo solucionar o problema quando encontro falhas na geração de modelos?
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