개발자 ZimengXiong은 Hunyuan3D-Paint 및 Hunyuan3D-Shape 모델에 대한 Swift-MLX 및 Python MLX 포트를 완료하여 Apple Silicon 장치에서 로컬 이미지-3D 생성을 가능하게 했습니다. 이 작업은 macOS 및 iOS용 오픈소스 Modelr 데스크톱 앱으로 배포되며, Swift 애플리케이션에 기술을 통합하기 위한 소스 코드도 포함되어 있습니다.
- M4 Max에서의 벤치마크 결과, hy3d shape (small)는 약 5.6 GB의 메모리를 사용하여 20.9초에 완료되고, hy3d shape (large)는 약 7.3 GB를 사용하여 22.3초가 소요됩니다.
- hy3d paint 모델은 훨씬 더 많은 리소스를 필요로 하며, RGB 텍스처링에는 231초(피크 메모리 약 38 GB), PBR 텍스처링에는 344초(피크 메모리 약 39 GB)가 소요됩니다.
- MLX 구현을 통해 최신 Mac 및 iPhone에서 Q4 또는 Q8 양자화 상태로 모델을 실행할 수 있으며, PyTorch 또는 CPU 실행의 오버헤드를 피할 수 있습니다.
이 포트는 낮은 메모리 요구 사항으로 소비자용 Apple 하드웨어에서 로컬 이미지-3D 생성을 가능하게 하며, macOS/iOS용 독립형 앱과 개발자를 위한 라이브러리를 제공합니다.