מה זה TRELLIS.2 ולמה זה שווה לבעלי עסקים?
עד לא מזמן, מודל תלת מימד של מוצר עלה כסף: מעצב, כמה ימי עבודה, ועוד סבב תיקונים. ומודלים שנוצרו ב-AI יצאו בדרך כלל עם רשת שבורה, חורים וצבעים מרוחים, ומישהו היה צריך לנקות אותם שעות.
TRELLIS.2 הוא מודל של מייקרוסופט עם 4 מיליארד פרמטרים, שנבנה בדיוק לבעיה הזו. לפי ה-README, הוא מייצר מודלים ברזולוציה גבוהה עם חומרים מלאים: צבע בסיס, חספוס, מתכתיות ושקיפות. זה ההבדל בין מודל שנראה כמו פלסטיק אפור לבין נעל שנראית כמו עור.

מה שמיוחד בו זה דברים שמודלים אחרים נופלים עליהם. ה-README מציין שלושה: משטחים פתוחים כמו בגדים ועלים, גאומטריה מסובכת, ומבנים פנימיים סגורים. אז חולצה, עציץ עם עלים או קופסה עם מכסה יוצאים טוב יותר ממה שהתרגלתם.
והמהירות: על כרטיס H100 של NVIDIA, מודל ברזולוציה 512 לוקח בערך 3 שניות, ברזולוציה 1024 בערך 17 שניות, וב-1536 בערך דקה. בדמו החינמי זה לוקח יותר, כי יש תור ושלב הורדה נוסף.
איך הופכים תמונה למודל תלת מימד בדמו החינמי?
לא צריך להתקין כלום ולא צריך כרטיס מסך. מייקרוסופט העלו דמו רשמי ל-Hugging Face, שרץ על השרתים שלהם:
- נכנסים לדמו. כדאי להתחבר לחשבון Hugging Face חינמי, כי ככה מקבלים מכסה יומית של זמן מחשוב.
- גוררים תמונה לתיבה Image Prompt. הכי טוב: מוצר אחד, רקע נקי, תאורה אחידה. הדמו עצמו ממליץ על תמונה שבה הרקע כבר הוסר.
- בוחרים רזולוציה. 1024 היא ברירת המחדל וזה איזון טוב. 1536 יוצא מפורט יותר אבל לוקח יותר מהמכסה.
- לוחצים Generate ומחכים לתצוגה המקדימה. אפשר לסובב את המודל ולראות אותו מכל צד.
- אם יצא טוב, לוחצים Extract GLB. הדמו מזהיר שזה יכול לקחת חצי דקה ויותר. אם לא, מנסים שוב: כל לחיצה עם Randomize Seed נותנת תוצאה קצת אחרת.
- לוחצים Download GLB ומקבלים את הקובץ.

בתחתית יש שני סליידרים ששווה להכיר. Decimation Target קובע כמה משולשים יהיו במודל (בין 100 אלף ל-500 אלף). לאתר, פחות זה טוב יותר, כי הקובץ נטען מהר. Texture Size קובע את הרזולוציה של הטקסטורה, מ-1024 עד 4096. לרשתות ולאתר, 2048 מספיק.
איך שמים את המודל באתר או בחנות?
קובץ GLB הוא הפורמט הנפוץ לתלת מימד ברשת, והרבה פלטפורמות של חנויות אונליין תומכות בו בגלריית המוצר. באתר שאתם בונים בעצמכם, הדרך הכי פשוטה היא רכיב קוד פתוח של גוגל שנקרא model-viewer. שתי שורות, והמודל מסתובב בדף:
<script type="module" src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/model-viewer/4.4.0/model-viewer.min.js"></script>
<model-viewer src="sneaker.glb" alt="נעל ספורט בתלת מימד" camera-controls auto-rotate></model-viewer>עובדים עם קלוד קוד? אפשר פשוט לבקש ממנו. הנה פרומפט שעושה את כל העבודה:
יש לי קובץ תלת מימד בשם sneaker.glb בתיקייה הזו. תוסיף אותו לדף המוצר שלי עם model-viewer, כך שהגולש יוכל לסובב ולהגדיל אותו, עם סיבוב אוטומטי איטי ותמונה רגילה שמוצגת עד שהמודל נטען. תוודא שזה עובד טוב גם בטלפון ושהדף לא נטען לאט יותר בגלל המודל.כמה מילים על משקל: מודל עם 500 אלף משולשים וטקסטורה של 4096 יכול לשקול עשרות מגה, וזה מרגיש בטלפון על חבילת גלישה. לדף מוצר תכוונו לקובץ קטן, עם Decimation Target נמוך וטקסטורה של 2048 או פחות, ותבדקו את הדף בטלפון לפני שמפרסמים. אם הקובץ עדיין כבד, קלוד קוד יכול לכווץ אותו עם כלי קוד פתוח כמו gltf-transform.
עוד שימושים שעובדים טוב: מודל של מוצר לסרטון שיווקי (פותחים אותו ב-Blender ומסובבים מול מצלמה), נכס למשחק פשוט, או בסיס להדפסת תלת מימד אחרי המרה לפורמט STL. למי שרוצה ללכת רחוק יותר ולבנות חנות שלמה בתלת מימד, יש מדריך על חנות תלת מימד שקלוד בנה.
מה אפשר לעשות עם מודל תלת מימד של המוצר?
הרבה בעלי עסקים חושבים על תלת מימד כעל משהו לחברות גדולות. אבל ברגע שהמודל עולה כמה דקות ולא כמה אלפי שקלים, החשבון משתנה. כמה רעיונות שעובדים:
- חנות תכשיטים או קרמיקה: מודל שמסתובב בדף המוצר, כדי שהלקוחה תראה את הצד של הטבעת או את התחתית של הקערה בלי לבקש עוד תמונות בוואטסאפ.
- יצרן רהיטים קטן: מודל של כיסא או שולחן ששולחים ללקוח לפני ההזמנה, כדי שיבין את הצורה מכל הכיוונים.
- מסעדה או מאפייה: מודל של עוגה או מנה לסרטון קצר לרשתות, שמסתובב על רקע צבעוני ונראה שונה מעוד תמונה של מנה.
- מעצבת או אדריכל: מודל מהיר של חפץ מתוך תמונת השראה, כבסיס להדמיה ראשונית מול לקוח.
- מי שמוכר באינסטגרם: סרטון של המוצר מסתובב 360 מעלות, שנוצר מתמונה אחת בלי צלם ובלי פטיפון.
בכל המקרים האלה הכלל זהה: התמונה הטובה ביותר שיש לכם נכנסת, מודל יוצא, ואתם בודקים אותו בעין לפני שהוא פוגש לקוח. אם יש משהו שנראה לא נכון, כמו לוגו מרוח או צד אחורי מומצא, עדיף תמונה רגילה טובה ממודל חצי טוב.
אפשר להריץ את TRELLIS.2 על המחשב שלי?
כנראה שלא, וזה בסדר. לפי ה-README, הקוד נבדק רק על Linux, וצריך כרטיס NVIDIA עם לפחות 24GB זיכרון (הם בדקו על A100 ו-H100). מק וכרטיסים ביתיים רגילים לא בפנים. למי שכן יש שרת כזה, ההתקנה מתחילה כך:
git clone -b main https://github.com/microsoft/TRELLIS.2.git --recursive
cd TRELLIS.2
. ./setup.sh --new-env --basic --flash-attn --nvdiffrast --nvdiffrec --cumesh --o-voxel --flexgemmאחרי ההתקנה, python app.py מרים את אותו דמו על השרת שלכם, בלי תור ובלי מכסה. לרוב בעלי העסקים, הדמו ב-Hugging Face מספיק לגמרי.
מה חשוב לדעת לפני שמשתמשים במודלים?
- רישיון: גם הקוד וגם המשקולות של המודל ברישיון MIT, נכון לנובמבר 2026. זה רישיון מתירני שמאפשר שימוש מסחרי. מה שאתם מעלים הוא האחריות שלכם: תמונה של מוצר שלכם, לא של מותג אחר.
- מכסה ותור: הדמו רץ על ZeroGPU, שזמין בחינם לכל המשתמשים עם מכסה יומית. לפי Hugging Face, מנוי PRO נותן פי 8 מכסה ועדיפות בתור. בשעות עומס תחכו.
- פרטיות: לפי ההערה בדמו, תמונות נשמרות זמנית בשרתים של Hugging Face ונמחקות בסוף הסשן, ומייקרוסופט לא שומרת אותן. ובכל זאת, אל תעלו אב טיפוס סודי של מוצר שעוד לא הושק.
עוד שני דברים מהתיעוד: קובץ ה-GLB יוצא כברירת מחדל אטום. אם למוצר יש חלקים שקופים, כמו בקבוק זכוכית, צריך לחבר את ערוץ השקיפות ידנית בתוכנת תלת מימד. ומספר המשולשים בדמו מוגבל, אז למודל ענק עם המון פרטים זה לא הכלי.
והכי חשוב: הצד שלא מופיע בתמונה הוא ניחוש של המודל. לגב של נעל או לתחתית של בקבוק, תבדקו את התוצאה לפני שאתם שמים אותה בדף מוצר אמיתי. אם הגב לא נראה כמו המוצר, הלקוח ירגיש את זה.
שאלות נפוצות על תמונה לתלת מימד עם TRELLIS.2
TRELLIS.2 חינמי?
כן, גם הקוד וגם המודל ברישיון MIT, והדמו ב-Hugging Face חינמי עם מכסה יומית של זמן מחשוב. מי שמשתמש הרבה יכול לשדרג ל-Hugging Face PRO בשביל פי 8 מכסה.
באיזה פורמט מקבלים את המודל?
קובץ GLB עם חומרים מלאים. זה פורמט שעובד באתרים, ב-Blender, במנועי משחקים ובהרבה פלטפורמות של חנויות אונליין.
אפשר להשתמש במודלים מסחרית?
הרישיון של הקוד והמשקולות הוא MIT, שמאפשר שימוש מסחרי, נכון לנובמבר 2026. האחריות על התמונה שאתם מעלים היא שלכם, אז תשתמשו בתמונות של מוצרים שלכם.
למה הצד האחורי של המודל לא נראה טוב?
כי הוא לא היה בתמונה, והמודל ניחש אותו. צילום בזווית של שלושה רבעים, על רקע נקי, מקטין את הניחוש. אפשר גם לנסות כמה פעמים עם Randomize Seed ולבחור את הטוב.
אפשר להריץ את זה על מק?
לא מקומית. לפי ה-README צריך Linux וכרטיס NVIDIA עם 24GB זיכרון לפחות. במק משתמשים בדמו בדפדפן, שעובד מכל מחשב.
