Gerando modelos 3D texturizados em lote com o TRELLIS 2 e o ComfyUI

Status: Testado no RunPod. Rodei geração individual e em lote com este template em uma RTX 5090 no RunPod para o vídeo.

Esta configuração transforma uma pasta de imagens em modelos 3D texturizados, um após o outro, sem cliques no meio. Ela roda o TRELLIS 2, o modelo de código aberto de imagem para 3D da Microsoft, lançado no fim de 2025, no ComfyUI.

Foi feita para volume: 100, 200 ou 300 modelos. Se você só precisa de um modelo, isso é mais configuração do que vale a pena.

Por que o TRELLIS 2

A maioria dos modelos 3D de IA entrega uma malha cinza. Isso serve para impressão 3D, mas para jogos ou qualquer outra coisa você quer modelos texturizados, e o TRELLIS 2 os produz.

Entre os modelos de código aberto que testei, foi o que deu os melhores resultados. O Hunyuan3D 2.1 foi um sofrimento para instalar, e gostei menos da qualidade. Para ser justo, serviços fechados como Meshy, Tripo e Hunyuan 3.5 ainda dão resultados melhores. Se você quer código aberto, rodando na sua própria GPU ou na nuvem, o TRELLIS 2 é o indicado.

Prepare suas imagens

O TRELLIS 2 trabalha a partir de uma única imagem de um único objeto, então a entrada importa:

• Um fundo branco limpo. Preto também serve, mas branco é melhor. O fluxo recorta o objeto primeiro, e um fundo liso torna isso confiável.
• Um objeto por imagem, totalmente dentro do quadro.
• Para personagens, uma pose em T com mãos e dedos claramente visíveis. Mãos ocultas são onde o modelo mais sofre.

Minhas imagens de entrada foram geradas em um estilo consistente com um LoRA de estilo. É um fluxo à parte, tratado em recursos de jogo estilizados com Z-Image e Meshy.

Configuração

Localmente: meu script de instalação no GitHub lista tudo de que o TRELLIS 2 precisa. Cole-o em um chatbot como o Claude e peça os comandos de instalação para o seu ComfyUI; foi assim que configurei, embora tenha levado muitas iterações. O TRELLIS 2 não é o modelo mais fácil de instalar.

No RunPod (veja minha introdução ao RunPod se você é novo nele):

1. Crie um volume de rede de cerca de 100 GB, cerca de US$ 7 por mês no armazenamento padrão e cobrado por hora enquanto existir. Ele guarda os modelos e suas configurações entre as sessões.
2. Implante o template com o volume anexado, em uma RTX 4090 ou 5090. Recomendo a 5090. Uma H200 ou B200 é ainda mais rápida.
3. Espere cerca de 30 minutos. O TRELLIS 2 é um modelo pesado com muito para baixar. O pod pode dizer «ready» bem antes de estar; acompanhe os logs e atualize a página se os botões do Connect não se atualizarem. Fechar a aba do navegador não para o pod.

Quando terminar o dia, pare o pod para parar de cobrar.

Como o processo funciona

O template instala dois fluxos: um para uma única imagem, para testar se tudo roda, e outro para uma pasta inteira. Cada nó tem uma nota que o explica; estas são as etapas.

1. Carregue a imagem.

2. Remova o fundo. Uma pré-visualização mostra a máscara, então você pode pegar um recorte ruim antes que ele desperdice uma geração. Pixels brancos são mantidos, pixels pretos são removidos.

3. Condicionamento e imagem para forma. O recorte é combinado com o modelo TRELLIS para construir a forma. Há várias opções aqui; deixo nos padrões.

4. Processe a malha. Este nó contém o ajuste que mais importa: target_face_count, o orçamento de polígonos. O padrão é 500.000. Para recursos de poucos polígonos, tente 50.000 ou 5.000.

5. Textura. De novo, os padrões funcionam bem.

6. Exporte para GLB, com uma pré-visualização 3D no ComfyUI.

Rode primeiro o fluxo de imagem única, com o console aberto. Em uma RTX 5090 o primeiro modelo levou cerca de cinco minutos, porque os modelos carregam na primeira execução; os seguintes foram bem mais rápidos. O primeiro render pode ocasionalmente travar. Se isso acontecer, reinicie o ComfyUI e rode de novo.

O que esperar: o resultado é bom, não perfeito. No meu teste, a parte de trás tinha alguns buracos, e uma mão que estava escondida na imagem saiu mal. Personagens em pose em T com dedos evidentes saíram bem melhores.

Rode uma pasta inteira

O fluxo em lote é idêntico, exceto pelo primeiro nó, que carrega imagens de uma pasta em vez de um único arquivo.

1. Abra o JupyterLab pelo menu Connect do pod e vá para ComfyUI/input/.
2. Crie uma pasta, por exemplo images_for_3d, e envie suas imagens para ela.
3. No fluxo em lote, defina o caminho da pasta no nó de carregamento para essa pasta.
4. Recarregue o ComfyUI e rode uma vez para conferir se a pré-visualização mostra sua primeira imagem.
5. Enfileire com Run (Instant).

Uma peculiaridade: no modo instantâneo, o fluxo continua percorrendo a pasta para sempre. Quando todas as imagens tiverem sido feitas uma vez, cancele os trabalhos restantes.

Saída, contagem de polígonos e tamanho da textura

Os modelos são salvos como arquivos .glb na pasta output do ComfyUI. Clique com o botão direito em um no JupyterLab para baixá-lo.

Com os padrões (500.000 faces e uma textura de 4K) os arquivos são grandes e a geração é mais lenta. Reduzir os dois acelera tudo:

Erros a evitar

• Fundos carregados. Use branco liso para o recorte ficar limpo.
• Mãos escondidas. Posicione os personagens de modo que os dedos fiquem visíveis.
• Confiar no «ready» da primeira inicialização. Dê cerca de 30 minutos e acompanhe os logs.
• Deixar o modo instantâneo rodando. Ele percorre a pasta em loop até você cancelar.
• Padrões de que você não precisa. Se quer recursos de poucos polígonos, reduza a contagem de faces e o tamanho da textura; é mais rápido e os arquivos são menores.

O link do template é um link de indicação do RunPod, assim como este: novas contas que se cadastram com o Google ganham de US$ 5 a US$ 500 em crédito após seus primeiros US$ 10, e eu recebo uma pequena comissão. O link do Meshy também é um link de indicação.

Anton Tenitsky é artista 3D com mais de 15 anos em computação gráfica, que trabalhou com Nickelodeon, Gameloft, Marvel Rivals e muitos outros clientes. Mais sobre mim