WF 02: IMAGEN-A-3D

ID: WF-02 | Flujo: Flujo IA | ⭐⭐ | 10-30 min por asset

---

🎯 OBJETIVO

Convertir una imagen 2D (foto, boceto, concept art) en un modelo 3D mediante IA

---

📋 ARQUITECTURA DEL PIPELINE

INPUT IMAGE
     │
     ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│      PREPROCESSING                  │
│  • Background removal (RMBG)        │
│  • Normalize aspect ratio           │
│  • Multiple views generation        │
└─────────────────────────────────────┘
     │
     ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│      AI 3D GENERATION               │
│  • TripoSR / LRM / Zero123++        │
│  • Hunyuan3D / Hyper3D (cloud)      │
│  • Mesh + Textures + UV             │
└─────────────────────────────────────┘
     │
     ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│      POST-PROCESSING                │
│  • Retopology (Quad Remesher)       │
│  • UV Unwrap                        │
│  • PBR Texture Baking               │
│  • LOD Generation                   │
└─────────────────────────────────────┘
     │
     ▼
OUTPUT: .glb / .fbx / .obj + PBR textures

---

🤖 MODELOS IA (2024/2025)

LOCALES (gratis, requieren GPU)

Modelo	Calidad	Velocidad	VRAM	Instalación
TripoSR	⭐⭐⭐⭐	~0.5s	6GB	pip install triposr
LRM (Large Reconstruction Model)	⭐⭐⭐⭐⭐	~2s	8GB	pip install lrm
Zero123++	⭐⭐⭐	~5s	6GB	pip install zero123pp
InstantMesh	⭐⭐⭐⭐	~10s	8GB	pip install instant-mesh

EN LA NUBE (API, mayor calidad)

Servicio	Calidad	Coste	API
Hunyuan3D 2.0	⭐⭐⭐⭐⭐	Free tier	Tencent Cloud
Hyper3D Rodin	⭐⭐⭐⭐⭐	$0.5/gen	hyper3d.ai
Meshy.ai	⭐⭐⭐⭐	$0.2/gen	meshy.ai
CSM (Common Sense Machines)	⭐⭐⭐⭐	$0.3/gen	csm.ai
Tripo AI	⭐⭐⭐⭐	$0.1/gen	tripo3d.ai

---

🔧 COMANDOS MCP

GENERACIÓN LOCAL (TripoSR)

# Instalación
pip install triposr torch torchvision

# Generación con Python
python -c "
from triposr import TripoSR
model = TripoSR.from_pretrained('VAST-AI/TripoSR')
output = model.generate('input_image.png', num_inference_steps=50)
# output: dict mesh con vertices, faces, textures
"

MCP: HYPER3D / HUNYUAN3D (vía blender-mcp)

# En OpenCode / Cursor:
"Genera un modelo 3D desde la imagen 'concept_art.png' usando Hyper3D Rodin
1. Carga la imagen
2. Inicia la generación
3. Espera a que termine
4. Importa el resultado a Blender
4. Auto-retopología a 10k tris
5. UV Unwrap + PBR Texture Baking
6. Exporta a GLB"

MCP: MESHY.AI

"Usa Meshy.ai para generar 3D desde 'product_photo.jpg':
1. Carga la foto
2. Parámetros: quality=high, texture_resolution=2048
3. Descarga el resultado como GLB
4. Importa a Blender
5. Verifica UV y materiales"

---

📝 PIPELINE PASO A PASO (LOCAL TripoSR)

1. PREPARACIÓN DE LA IMAGEN

# preprocess.py
from PIL import Image
from rembg import remove

def preprocess_image(input_path, output_path, size=512):
    img = Image.open(input_path)
    # Eliminación del fondo
    img_no_bg = remove(img)
    # Recorte cuadrado con padding
    img_square = make_square(img_no_bg, size)
    # Guardar
    img_square.save(output_path, "PNG")
    return output_path

def make_square(img, size):
    # Añadir fondo blanco/transparente para el cuadrado
    w, h = img.size
    max_dim = max(w, h)
    new_img = Image.new('RGBA', (max_dim, max_dim), (0,0,0,0))
    new_img.paste(img, ((max_dim-w)//2, (max_dim-h)//2))
    return new_img.resize((size, size), Image.LANCZOS)

2. GENERACIÓN DE LA MALLA (TripoSR)

# generate_mesh.py
from triposr import TripoSR
import numpy as np
import trimesh

def generate_3d(image_path, output_dir, steps=50):
    model = TripoSR.from_pretrained('VAST-AI/TripoSR')
    # Generación
    output = model.generate(image_path, num_inference_steps=steps)
    # Conversión a trimesh
    vertices = output['vertices']
    faces = output['faces']
    mesh = trimesh.Trimesh(vertices=vertices, faces=faces)
    # Exportación
    mesh.export(f"{output_dir}/model.obj")
    mesh.export(f"{output_dir}/model.glb")
    # Texturas (si hay)
    if 'texture' in output:
        Image.fromarray(output['texture']).save(f"{output_dir}/texture.png")
    return mesh

3. POST-PROCESADO EN BLENDER (MCP)

# En OpenCode:
"Importa el model.glb generado a Blender:
1. File → Import → glTF 2.0
2. Auto-retopología: Quad Remesher target=10000 tris
3. UV Unwrap: Smart Project angle=66 island_margin=0.01
4. PBR Texture Baking: BaseColor, Roughness, Normal, Metallic, AO
5. Material: Principled BSDF + Texture Nodes
5. Exportación: GLB + texturas 2k separadas"

---

📊 CALIDAD Y ESPECIFICACIONES

Método	Tris	Texture Res	UV Quality	Time (RTX 3080)
TripoSR (raw)	10k-50k	512x512	Auto UV	0.5s
TripoSR + Retopo	5k-15k	2k	Clean UV	30s
LRM	20k-100k	1024x1024	Good UV	2s
Hunyuan3D 2.0	10k-50k	2k-4k	Excellent UV	30s (API)
Hyper3D Rodin	10k-30k	4k	Production UV	60s (API)

---

💡 CONSEJOS

Consejo	Por qué
Usa rembg para quitar el fondo	Silueta limpia = mejor geometría
Múltiples vistas (front/side/back)	LRM/Hunyuan soportan multi-view
Entrada cuadrada 512x512	Estándar de la mayoría de modelos
Post-retopología obligatoria	La malla raw no sirve para juegos/animación
PBR Baking tras el UV	Normales/cavidad desde la geometría

---

🔗 LINKS

• TripoSR: https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR
• LRM: https://github.com/lrm-dev/LRM
• InstantMesh: https://github.com/TencentARC/InstantMesh
• Hunyuan3D: https://3d.hunyuan.tencent.com/
• Hyper3D: https://hyper3d.ai/
• Meshy: https://www.meshy.ai/
• Setup 03: Dream Textures
• Siguiente: WF 03: Texture Pipeline