One-2-3-45

环境要求

• NVIDIA GPU，显存 ≥ 18GB（如 RTX 3090、A10），官方在 Ubuntu 上测试
• 已安装 conda，用于创建 Python 3.10 环境
• 系统需安装 git-lfs、libsparsehash-dev、build-essential
• 已安装的 CUDA 版本需与 PyTorch 的 CUDA 版本一致（README 以 CUDA 11.8 为例）
• 编译 CUDA 扩展需磁盘空间与时间，首次运行模型编译较慢

安装与启动步骤

1. 1安装系统依赖

   更新 apt 并安装 git-lfs、libsparsehash-dev 和编译工具链，后续克隆仓库和编译扩展都依赖这些包。

   sudo apt update && sudo apt install git-lfs libsparsehash-dev build-essential

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2. 2创建 conda 环境

   创建名为 One2345 的 Python 3.10 环境并激活，后续所有安装和运行都在该环境内进行。

   conda create -n One2345 python=3.10
   conda activate One2345

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3. 3克隆项目仓库

   先初始化 git-lfs 以拉取大文件，再克隆仓库并进入项目目录。

   git lfs install
   git clone https://github.com/One-2-3-45/One-2-3-45
   cd One-2-3-45

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4. 4安装 CUDA 与 PyTorch

   README 以 CUDA 11.8 为例安装驱动运行文件并配置环境变量，再安装 PyTorch 2.0.1；CUDA 版本必须与 torch 匹配。

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
   sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
   export PATH="/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH"
   export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
   pip install --no-cache-dir torch==2.0.1 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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5. 5安装项目依赖

   在已激活的 conda 环境中用 requirements.txt 一次性装齐项目所需的 Python 依赖。

   pip install -r requirements.txt

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6. 6编译 CUDA 扩展

   按硬件修改 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 后编译 inplace_abn 与 torchsparse（v1.4.0），这一步最耗时也最容易出错。

   export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0;7.2;8.0;8.6+PTX"
   export IABN_FORCE_CUDA=1
   pip install inplace_abn
   FORCE_CUDA=1 pip install --no-cache-dir git+https://github.com/mit-han-lab/torchsparse.git@v1.4.0

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7. 7下载模型权重

   运行仓库自带的下载脚本拉取全部模型检查点，文件较大，请保证网络稳定和磁盘空间充足。

   python download_ckpt.py

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8. 8运行推理

   README 的 Getting Started (Inference) 给出推理流程；首次运行会花较长时间编译模型，A6000 上每张图约 40 秒。

关键配置

如何确认成功

download_ckpt.py 成功下载全部检查点且无报错；按 Getting Started 跑推理能输出网格，A6000 上约 40 秒/张图。

常见问题

注意事项

• README 在 Ubuntu 上测试通过，其他系统未经验证。
• Docker 方式可直接拉取 chaoxu98/one2345:1.0 启动名为 One-2-3-45 的容器：docker run --name One-2-3-45 --gpus all -it chaoxu98/one2345:1.0。
• 只想快速体验可访问官方 HuggingFace Space 在线 demo，无需本地 GPU。
• 项目还提供了 render/ 渲染脚本用于评估，以及 APIs 便于推理调用。