ComfyUI 44 - Hunyuan3D Part

PozzettiAndrea / ComfyUI-Hunyuan3D-Part

https://github.com/PozzettiAndrea/Com...


설치 방법은
cuda 버전에 따라 약간식 다른데
12.4가 기준인데, 12.8에서도 작동은 됨

ComfyUI-Hunyuan3D-Part
python install.py
pip install -r requirement.txt 하고

몇가지 에러가 나오는데 Google Ai한테 물어서 하도록
venv 깨질 수 있으니 자신의 환경에 맞게 알아서 설치


[cuda12.8 설치 참고]
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(venv) F:\ComfyUI)python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
12.8

(venv) F:\ComfyUI)pip uninstall -y spconv cumm

(venv) F:\ComfyUI)pip install cumm-cu124 spconv-cu124
(venv) F:\ComfyUI)pip install nvidia-cuda-runtime-cu12 nvidia-cuda-nvrtc-cu12

1. 빌드에 필요한 도구들을 최신 버전으로 업데이트
pip install --upgrade pybind11 scikit-build-core setuptools wheel

2. CMake가 파이썬을 찾을 수 있도록 환경 변수 설정 (현재 터미널 세션에만 적용)
set "PYTHON_EXECUTABLE=F:\ComfyUI\venv\Scripts\python.exe"
set "Python_EXECUTABLE=F:\ComfyUI\venv\Scripts\python.exe"

3. 빌드 격리 없이 설치 시도
(--no-build-isolation은 현재 설치된 pybind11과 numpy를 그대로 사용하여 빌드하게 함)
pip install fpsample --no-build-isolation


[사용법]
Prompt_bs : segment 갯수 지정
cache_on_gpu : 성 끝나면 바로바로 GPU에서 모델 내려버려서 VRAM을 확보
'포인트 클라우드 밀도(num_points)' 조절 : 기본 설정 부위당 40960 point, vram 적어면 최대한 낮추도록

12G VRAM 최적화 옵션 (노드별)
노드 옵션 기존 값 (추정) 12GB VRAM 최적화 값 이유
Load X-Part Models precision float16 bf16 또는 float16 유지 모델 로딩 정밀도. float16이 기본 절약 옵션입니다.
Load X-Part Models cache_on_gpu false false 유지 모델을 VRAM이 아닌 일반 RAM에 캐시하여 VRAM 절약.
Load X-Part Models pc_size 25600 10000 ~ 15000 가장 중요한 옵션. 포인트 클라우드 크기가 메모리 사용량을 크게 결정합니다. 최대한 줄여보세요.
Compute Mesh Features (1) point_num 50000 30000 ~ 40000 메모리 사용량에 영향. pc_size와 균형을 맞추기 위해 약간 줄입니다.
X-Part Generate Parts octree_resolution 256 128 매우 중요한 옵션. 생성되는 옥트리 해상도. 낮을수록 디테일은 떨어지지만 VRAM 사용량은 대폭 감소합니다.
X-Part Generate Parts num_inference_steps 25 10 ~ 20 추론 단계 수를 줄여 중간 계산에 필요한 VRAM을 절약합니다.
X-Part Generate Parts num_chunks 10000 1 ~ 10 매우 중요한 옵션. 3D 객체를 분할하여 처리하는 갯수. VRAM이 부족하다면 1로 설정하여 청크를 비활성화하거나 아주 낮은 값으


7_3D_Hunyuan3D-Part.json / ComfyUI_Memo Workflow
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https://github.com/PluMaZero/ComfyUI_...