Question 1

¿Dónde puedo descargar TripoSR?

Accepted Answer

TripoSR se distribuye desde dos lugares oficiales. El código fuente está en GitHub, en VAST-AI-Research/TripoSR, y los pesos del modelo preentrenado están en Hugging Face, en stabilityai/TripoSR. No tienes que descargar los pesos a mano: la primera vez que ejecutas el modelo se descargan y se guardan en caché automáticamente. Tanto el código como los pesos son gratuitos bajo la licencia MIT, así que puedes usarlos en proyectos personales, de investigación y comerciales.

Question 2

¿Cuáles son los requisitos de GPU y VRAM para TripoSR?

Accepted Answer

TripoSR es deliberadamente ligero y funciona en una sola GPU de consumo, en lugar de una tarjeta de centro de datos. También incluye un modo solo CPU que funciona en máquinas sin una GPU compatible, aunque la inferencia es notablemente más lenta ahí. El uso exacto de memoria depende de tu configuración y de la versión de PyTorch, así que el README oficial de GitHub es el lugar autorizado para comprobar la cifra actual de VRAM antes de instalar. Como regla general, una GPU NVIDIA moderna de gama media va cómoda para la inferencia de una sola imagen.

Question 3

¿Cómo instalo TripoSR localmente, paso a paso?

Accepted Answer

Clona el repositorio desde GitHub, crea un entorno virtual con Python 3.8 o más reciente, instala PyTorch para tu plataforma y luego instala el resto de las dependencias con un solo comando pip contra el archivo de requisitos del proyecto. Una vez hecho eso, ejecutas el run.py incluido sobre cualquier imagen para generar un Mesh 3D, y la primera ejecución descarga los pesos preentrenados automáticamente. El README del repositorio enumera los comandos exactos y algunas imágenes de ejemplo para probar tu configuración.

Question 4

¿Puedo ejecutar TripoSR sin una instalación local?

Accepted Answer

Sí, de dos maneras. Puedes ejecutarlo en una GPU gratuita en la nube mediante un cuaderno comunitario de Google Colab, o puedes usar la demo gratuita alojada en Triposr.org, que se ejecuta por completo en tu navegador sin Python, sin GPU y sin descargas. La demo alojada es la forma más rápida de obtener un resultado, mientras que Colab es útil cuando quieres ejecutar el código original sin configurar tu propia máquina.

Question 5

¿Existe un instalador de un clic para TripoSR?

Accepted Answer

Sí. Pinokio ofrece un instalador de un clic que configura por ti el entorno de Python y las dependencias, lo que evita los pasos manuales de entorno virtual y pip. Es una buena opción si quieres una instalación local pero prefieres no configurar el entorno a mano. Después de la instalación de un clic, usas TripoSR exactamente igual que con una instalación manual.

Question 6

¿Qué versión de Python y qué dependencias necesita TripoSR?

Accepted Answer

TripoSR necesita Python 3.8 o más reciente con PyTorch instalado para tu sistema operativo y versión de CUDA. El resto de las dependencias están fijadas en el archivo de requisitos del proyecto y se instalan con un solo comando pip. Se recomienda usar un entorno virtual dedicado para que las dependencias de TripoSR no entren en conflicto con otros proyectos de Python en tu máquina.

Question 7

¿Es TripoSR gratuito para uso comercial?

Accepted Answer

Sí. TripoSR se publica bajo la licencia MIT, que permite el uso comercial, la modificación y la redistribución, incluso dentro de productos de código cerrado, siempre que conserves la licencia y el aviso de copyright. Tanto el código en GitHub como los pesos en Hugging Face quedan bajo esta licencia, así que puedes crear y lanzar aplicaciones comerciales sobre TripoSR. Revisa el archivo LICENSE del repositorio para conocer los términos exactos.

Question 8

¿Qué salida genera TripoSR?

Accepted Answer

TripoSR reconstruye un Mesh 3D con textura a partir de tu imagen de entrada. El run.py de referencia exporta el resultado como un archivo de Mesh estándar que puedes abrir en herramientas 3D habituales como Blender, y también puede renderizar imágenes de vista previa del resultado. Para conocer los formatos de exportación exactos y las opciones de línea de comandos, consulta run.py y el README en el repositorio oficial.

Question 9

¿TripoSR tiene una API?

Accepted Answer

El modelo de código abierto TripoSR no incluye una API alojada: lo ejecutas tú mismo en Python y puedes envolverlo en tu propio servicio. Si necesitas una REST API gestionada, Tripo AI, el equipo detrás de TripoSR, ofrece la Tripo API para generar imagen a 3D y texto a 3D en la nube, con autenticación y salida en GLB u OBJ. La demo gratuita de Triposr.org funciona en el navegador y no es una API.

Question 10

¿Cómo invoco TripoSR desde mi propio código?

Accepted Answer

Instala el TripoSR de código abierto con Python y PyTorch, carga el modelo y ejecuta la inferencia sobre una imagen para obtener un Mesh. Para exponerlo por HTTP, envuélvelo en tu propia API con un framework como FastAPI o Flask. Si prefieres no alojar el modelo, invoca en su lugar la Tripo API gestionada. En cualquier caso obtienes de vuelta un Mesh 3D como archivo OBJ o GLB.

Descarga e instala TripoSR

Repositorio oficial de GitHub

Pesos del modelo en Hugging Face

Sin instalación

Descarga y requisitos, resueltos

¿Puedo descargar TripoSR gratis?

¿Cuáles son los requisitos de GPU y VRAM?

¿Cómo instalo TripoSR en local?

¿Hay una opción de Colab o de un clic?

Cuatro formas de ejecutar TripoSR

Instalación local (control total)

Google Colab (sin GPU local)

Pinokio (un clic)

Demo alojada (cero configuración)

Usar TripoSR mediante programación (API)

Aloja tú mismo el modelo de código abierto

Tripo API (REST API gestionada)

Preguntas frecuentes sobre la instalación de TripoSR

Sáltate la configuración y empieza ya