डेवलपर ZimengXiong ने Hunyuan3D-Paint और Hunyuan3D-Shape मॉडल का Swift-MLX और Python MLX पोर्ट पूरा किया है, जिससे Apple Silicon डिवाइस पर स्थानीय रूप से इमेज-टू-3D जनरेशन संभव हुआ है। यह काम macOS और iOS के लिए ओपन-सोर्स Modelr डेस्कटॉप ऐप के रूप में वितरित किया गया है, साथ ही Swift एप्लिकेशन में तकनीक को एकीकृत करने के लिए स्रोत कोड भी उपलब्ध है।
- M4 Max पर बेंचमार्क दिखाते हैं कि hy3d shape (small) ~5.6 GB मेमोरी का उपयोग करके 20.9 सेकंड में पूरा होता है, जबकि hy3d shape (large) ~7.3 GB का उपयोग करके 22.3 सेकंड लेता है।
- hy3d paint मॉडल को काफी अधिक संसाधनों की आवश्यकता होती है, RGB टेक्सचरिंग के लिए 231 सेकंड (~38 GB पीक मेमोरी) और PBR टेक्सचरिंग के लिए 344 सेकंड (~39 GB पीक मेमोरी) लगते हैं।
- MLX कार्यान्वयन Q4 या Q8 क्वांटिज़ेशन में हालिया Macs और iPhones पर मॉडल चलाने की अनुमति देता है, जिससे PyTorch ओवरहेड या CPU एक्जीक्यूशन से बचा जा सकता है।
इस पोर्ट के कारण कम मेमोरी आवश्यकताओं वाले उपभोक्ता Apple हार्डवेयर पर स्थानीय रूप से इमेज-टू-3D जनरेशन चलाना संभव हो गया है, जिसमें macOS/iOS के लिए एक स्टैंडअलोन ऐप और डेवलपर्स के लिए लाइब्रेरी प्रदान की गई है।