O desenvolvedor ZimengXiong concluiu uma versão Swift-MLX e Python MLX dos modelos Hunyuan3D-Paint e Hunyuan3D-Shape, permitindo a geração local de imagem para 3D em dispositivos Apple Silicon. O trabalho é distribuído como o aplicativo de desktop Modelr de código aberto para macOS e iOS, junto com o código-fonte para integrar a tecnologia em aplicativos Swift.
- Os benchmarks em um M4 Max mostram que hy3d shape (small) completa em 20.9 segundos usando ~5.6 GB de memória, enquanto hy3d shape (large) leva 22.3 segundos usando ~7.3 GB.
- O modelo hy3d paint requer significativamente mais recursos, levando 231 segundos para texturização RGB (~38 GB de memória pico) e 344 segundos para texturização PBR (~39 GB de memória pico).
- A implementação MLX permite que os modelos sejam executados em Macs e iPhones recentes com quantização Q4 ou Q8, evitando a sobrecarga do PyTorch ou execução em CPU.
Este porte torna possível executar a geração de imagem para 3D localmente em hardware Apple de consumo com baixos requisitos de memória, fornecendo um aplicativo independente para macOS/iOS e bibliotecas para desenvolvedores.