Show HN: Apple Silicon에서 TRELLIS.2 Image-to-3D 생성을 네이티브로 실행

Microsoft TRELLIS.2의 image-to-3D 모델을 Apple Silicon에서 PyTorch MPS로 돌리도록 포팅했다.

• NVIDIA GPU 없이 Mac에서 네이티브 실행 가능
• M4 Pro, 24GB 기준으로 단일 이미지에서 40만+ vertex mesh를 약 3.5분에 생성
• 출력은 textured OBJ와 GLB로 저장되며, PBR material을 포함해 3D 앱에서 바로 사용할 수 있음

포팅 내용은 다음과 같다.

• flex_gemm 대신 pure-PyTorch / gather-scatter 기반 backends/conv_none.py
• o_voxel._C hashmap 대신 Python dictionary 기반 backends/mesh_extract.py
• flash_attn 대신 PyTorch SDPA 적용
• cumesh, nvdiffrast는 stub 또는 graceful skip 처리
• 코드 전반의 하드코딩된 .cuda() 호출을 active device 기준으로 교체

성능은 pipeline-type 512 기준으로 측정됐다.

• model loading: ~45s
• image preprocessing: ~5s
• sparse structure sampling: ~15s
• shape SLat sampling: ~90s
• texture SLat sampling: ~50s
• mesh decoding: ~30s
• total: ~3.5 min

제한도 분명하다.

• texture export 불가: nvdiffrast가 없어 vertex color만 출력
• hole filling 비활성화: cumesh 미지원으로 작은 구멍이 남을 수 있음
• CUDA보다 약 10배 느림: pure-PyTorch sparse convolution이 병목
• training 미지원, inference only