MeshAnythingV2

环境要求

• 官方测试环境：Ubuntu 22 + CUDA 11.8
• 需要 NVIDIA GPU（官方在 A800 上测试）
• 需已安装 conda
• Python 版本固定为 3.10.13

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   把官方仓库克隆到本地并进入项目目录，后续所有命令都在该目录执行。

   git clone https://github.com/buaacyw/MeshAnythingV2.git && cd MeshAnythingV2

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2. 2创建conda环境

   新建名为 MeshAnythingV2 的环境，Python 版本按官方指定为 3.10.13。

   conda create -n MeshAnythingV2 python==3.10.13 -y

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3. 3激活环境

   激活刚创建的环境，之后的 pip 安装都必须在该环境内进行，避免污染系统环境。

   conda activate MeshAnythingV2

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4. 4安装PyTorch

   按官方指定的 CUDA 11.8 索引安装 torch 2.1.1、torchvision 0.16.1、torchaudio 2.1.1。

   pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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5. 5安装运行依赖

   安装仓库 requirements.txt 中的推理所需依赖包。

   pip install -r requirements.txt

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6. 6安装训练依赖

   可选步骤，README 注明仅在需要训练模型时才安装 training_requirements.txt。

   pip install -r training_requirements.txt

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7. 7安装flash-attn

   使用 --no-build-isolation 安装 flash-attn，该包编译耗时较长，需耐心等待。

   pip install flash-attn --no-build-isolation

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8. 8安装Gradio

   升级安装 gradio，用于运行网页交互界面。

   pip install -U gradio

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如何确认成功

各步骤安装均无报错即环境就绪，可用 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 确认 GPU 可用；README 节选未给出推理启动命令。

常见问题

注意事项

• 官方测试环境为 Ubuntu 22 + CUDA 11.8 + A800，其他组合可能遇到兼容问题。
• 请严格使用 Python 3.10.13 与 torch 2.1.1 系列版本，版本不一致可能导致 flash-attn 编译失败。
• 所有 pip 安装都要在 conda activate MeshAnythingV2 之后执行。
• README 节选未包含 Usage 细节，推理命令请查阅仓库完整文档。