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如何安装 TRELLIS 2：全平台完整安装指南（2026）
2026/04/17
3 分钟阅读

如何安装 TRELLIS 2：全平台完整安装指南（2026）

逐步讲解如何在 Windows、Linux 和 macOS 上安装 TRELLIS 2。涵盖 GPU 要求、Python 环境配置、ComfyUI 集成、Docker 安装以及常见安装问题排查。

最后更新：2026 年 4 月 14 日

微软研究院的 TRELLIS 2 是一个开源 AI 模型，用于从文本或图片生成高质量 3D 资产。本指南详细介绍每种安装方式——从快速本地安装到 Docker 和 ComfyUI 集成——帮助你在自己的硬件上开始生成 3D 模型。

如果你想跳过安装步骤，可以直接在线使用 TRELLIS 2，无需任何安装。

系统要求

安装 TRELLIS 2 前，请确认你的系统满足以下要求：

最低要求

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组件最低配置推荐配置
GPUNVIDIA 8GB 显存NVIDIA 16GB+ 显存
内存16 GB32 GB
存储10 GB 可用空间20 GB 可用空间（推荐 SSD）
Python3.103.11
CUDA11.812.1+
操作系统Linux（Ubuntu 20.04+）Linux（Ubuntu 22.04+）

GPU 兼容性

GPU 系列示例 GPU最大分辨率性能
RTX 30/40 系列RTX 3060, 4070, 4080, 40901536³优秀
RTX 20 系列RTX 2060, 2070, 20801024³良好
GTX 16/10 系列GTX 1660, 1080, 1080 Ti512³可接受
服务器 GPUA100, V100, H1001536³优秀

注意： AMD 和 Apple Silicon GPU 未获官方支持。AMD 用户可尝试 ROCm 构建，但兼容性有限。Mac 用户建议使用 TRELLIS 2 在线版。

安装方式对比

选择适合你的安装方式：

方式难度适用场景安装时间
Linux（原生）中级大多数 Linux 环境15-30 分钟
Windows（原生）中级Windows 用户15-30 分钟
ComfyUI 集成中级ComfyUI 用户20-40 分钟
Docker高级可复现环境10-20 分钟
一键安装器初级Windows 快速安装5-10 分钟

方式一：Linux 安装

第 1 步：安装前置依赖

# 更新系统包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装 Python 3.11 和 pip
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3-pip -y

# 安装 CUDA 工具包（如果尚未安装）
# CUDA 12.1：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.32.01_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.32.01_linux.run

# 验证 CUDA 安装
nvcc --version
nvidia-smi

第 2 步：克隆仓库

# 克隆 TRELLIS 2
git clone https://github.com/microsoft/TRELLIS.2.git
cd TRELLIS.2

第 3 步：创建虚拟环境

# 创建并激活虚拟环境
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 升级 pip
pip install --upgrade pip

第 4 步：安装依赖

# 安装支持 CUDA 的 PyTorch
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装 TRELLIS 2 依赖
pip install -r requirements.txt

第 5 步：下载模型权重

# 从 Hugging Face 下载预训练权重
python download_weights.py

这会下载约 8 GB 的模型权重，保存在 weights/ 目录中。

第 6 步：验证安装

# 运行快速测试
python infer.py --text_prompt "a red cube" --output_path test_output.glb

如果安装成功，你会在项目目录中找到 test_output.glb 文件。

方式二：Windows 安装

选项 A：一键安装器（推荐新手使用）

社区提供了一键安装器，自动处理大部分设置：

  1. 从 TRELLIS Windows 安装器下载安装器
  2. 将压缩包解压到路径不含空格的文件夹（例如 C:\TRELLIS2）
  3. 以管理员身份运行 install.bat
  4. 等待安装完成（10-15 分钟）
  5. 运行 run.bat 启动 Web 界面

选项 B：手动安装

第 1 步：安装前置依赖

  1. 安装 Python 3.11（勾选"Add to PATH"）
  2. 安装 Git for Windows
  3. 安装 CUDA Toolkit 12.1
  4. 安装 Visual Studio Build Tools（选择"Desktop development with C++"）

第 2 步：克隆和设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/microsoft/TRELLIS.2.git
cd TRELLIS.2

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

# 升级 pip
pip install --upgrade pip

第 3 步：安装依赖

# 安装支持 CUDA 的 PyTorch
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

第 4 步：下载权重并测试

# 下载模型权重
python download_weights.py

# 运行测试
python infer.py --text_prompt "a red cube" --output_path test_output.glb

方式三：ComfyUI 集成

TRELLIS 2 可以集成到 ComfyUI 中，实现基于节点的 3D 生成工作流。

第 1 步：安装 ComfyUI

如果你还没有安装 ComfyUI：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

第 2 步：安装 TRELLIS 2 自定义节点

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/comfyui-extensions/ComfyUI-TRELLIS.2.git
cd ComfyUI-TRELLIS.2
pip install -r requirements.txt

第 3 步：下载模型权重

将 TRELLIS 2 权重放入 ComfyUI 模型目录：

# 创建目录（如果不存在）
mkdir -p ComfyUI/models/trellis/

# 下载权重
python ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-TRELLIS.2/download_weights.py \
  --output_dir ComfyUI/models/trellis/

第 4 步：启动 ComfyUI

cd ComfyUI
python main.py

在浏览器中访问 http://localhost:8188，在节点浏览器中搜索 TRELLIS 节点。

可用节点

节点输入输出描述
TRELLIS Image to 3D图片3D 模型 (GLB)将单张图片转为 3D
TRELLIS Text to 3D文字提示词3D 模型 (GLB)从描述生成 3D
TRELLIS Multi-View多张图片3D 模型 (GLB)使用多个视角获得更好质量
TRELLIS Export3D 模型文件导出为各种格式

方式四：Docker 安装

Docker 提供可复现的环境，跨平台运行。

第 1 步：安装 Docker

# Ubuntu
sudo apt install docker.io docker-compose -y
sudo usermod -aG docker $USER

# 启动 Docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

第 2 步：构建 Docker 镜像

git clone https://github.com/microsoft/TRELLIS.2.git
cd TRELLIS.2

# 构建镜像（包含 CUDA 支持）
docker build -t trellis2 .

第 3 步：运行容器

# 使用 GPU 支持运行
docker run --gpus all -p 7860:7860 -v ./outputs:/app/outputs trellis2

在浏览器中访问 http://localhost:7860 使用 Web 界面。

配置选项

安装完成后，可以通过配置文件或命令行参数配置 TRELLIS 2。

配置文件 (config.yaml)

model:
  name: "trellis2-4b"
  weights_path: "./weights/"

generation:
  default_resolution: 512
  default_sampling_steps: 12
  default_guidance_scale: 7.5

server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 7860
  max_batch_size: 4

output:
  default_format: "glb"
  save_intermediates: false

命令行参数

python infer.py \
  --image_path input.png \
  --output_path output.glb \
  --resolution 1024 \
  --sampling_steps 25 \
  --guidance_scale 10.0 \
  --seed 42

常见问题排查

CUDA 内存不足

症状： RuntimeError: CUDA out of memory

解决方案：

  1. 降低分辨率：--resolution 256 或 --resolution 512
  2. 减少采样步数：--sampling_steps 4
  3. 关闭其他占用 GPU 的应用
  4. 使用在线平台进行高分辨率生成

Python 版本问题

症状： ModuleNotFoundError 或语法错误

解决方案： 确保使用 Python 3.10 或 3.11：

python --version  # 应为 3.10.x 或 3.11.x

CUDA 版本不匹配

症状： RuntimeError: CUDA version mismatch

解决方案： 重新安装与你的 CUDA 版本匹配的 PyTorch：

# CUDA 11.8
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# CUDA 12.1
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

模型权重下载失败

症状： 下载超时或文件损坏

解决方案： 从 Hugging Face 手动下载权重：

# 使用 huggingface-cli
pip install huggingface-hub
huggingface-cli download microsoft/TRELLIS.2-4B --local-dir ./weights/

Windows 上生成速度慢

症状： 生成时间远超预期

解决方案：

  1. 确认 CUDA 正确安装（nvidia-smi 应正常工作）
  2. 检查 PyTorch 是否使用 GPU：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
  3. 关闭 Windows GPU 调度：设置 → 系统 → 显示 → 图形 → 更改默认图形设置

性能基准

各 GPU 预期生成时间（512 分辨率，12 采样步数）：

GPU生成时间显存占用
RTX 4090~2.5s~6 GB
RTX 4080~3s~7 GB
RTX 3090~4s~8 GB
RTX 3080~5s~8 GB
RTX 4070~4s~6 GB
RTX 3060~8s~8 GB
GTX 1080 Ti~12s~8 GB
A100~2s~6 GB

更新 TRELLIS 2

更新到最新版本：

cd TRELLIS.2

# 拉取最新更改
git pull origin main

# 更新依赖
pip install -r requirements.txt

# 下载新权重（如果有）
python download_weights.py

本地安装的替代方案

如果你的硬件不满足要求或不想本地安装：

在线使用 TRELLIS 2 — 无需 GPU

特性本地安装在线平台
安装时间15-60 分钟0 分钟
需要 GPU是（NVIDIA）否
最大分辨率取决于 GPU高达 1536³
批量处理支持支持
成本硬件 + 电费提供免费额度
更新手动自动

下一步

安装完成后，学习如何有效使用 TRELLIS 2：

  • 如何使用 TRELLIS 2：完整使用指南和参数调优
  • 如何测试 TRELLIS 2：通过基准测试评估输出质量
  • 什么是 TRELLIS 3D？：了解模型背后的技术

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Trellis2 团队

专注于AI驱动的3D模型生成、格式转换和浏览器端3D渲染的3D技术团队。我们亲测并评测每一款3D工具。

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    系统要求最低要求GPU 兼容性安装方式对比方式一：Linux 安装第 1 步：安装前置依赖第 2 步：克隆仓库第 3 步：创建虚拟环境第 4 步：安装依赖第 5 步：下载模型权重第 6 步：验证安装方式二：Windows 安装选项 A：一键安装器（推荐新手使用）选项 B：手动安装第 1 步：安装前置依赖第 2 步：克隆和设置第 3 步：安装依赖第 4 步：下载权重并测试方式三：ComfyUI 集成第 1 步：安装 ComfyUI第 2 步：安装 TRELLIS 2 自定义节点第 3 步：下载模型权重第 4 步：启动 ComfyUI可用节点方式四：Docker 安装第 1 步：安装 Docker第 2 步：构建 Docker 镜像第 3 步：运行容器配置选项配置文件 (config.yaml)命令行参数常见问题排查CUDA 内存不足Python 版本问题CUDA 版本不匹配模型权重下载失败Windows 上生成速度慢性能基准更新 TRELLIS 2本地安装的替代方案下一步
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