Hi3D V1.0 (ehemals Sparc3D) ist Open Source: Mesh-Verfeinerung bis 1536³

Worum es geht

Das Unternehmen Hi3D hat Anfang der Woche, laut Pressemitteilung am 24. Oktober 2026, sein 3D-Modell Hi3D V1.0 als Open Source freigegeben. Das Modell hieß früher Sparc3D und fiel 2025 mit hochauflösender 3D-Geometrie auf. Quellcode und Modellgewichte (die beim Training gelernten Zahlenwerte des Modells) liegen auf GitHub und Hugging Face. Nach Angaben der Pressemitteilung kann man außerdem auf der Hi3D-Website kostenlos 3D-Modelle erzeugen. Die Pressemitteilung nennt Einsatzfelder wie 3D-Druck, E-Commerce, Industriedesign, VR/AR/XR, Animation und Film.

Wichtig: Die Pressemitteilung klingt nach einem Allround-Generator. Die technische Analyse des Repositorys durch den Blog OrcaRouter zeigt aber ein spezielleres Werkzeug.

Was das Modell tatsächlich tut

Hi3D V1.0 ist kein Bild-zu-3D-Generator im üblichen Sinn, sondern eine Verfeinerungsstufe. Du gibst ein Referenzbild eines Objekts und ein grobes Mesh (ein Dreiecksnetz, das die Oberfläche beschreibt) desselben Objekts. Heraus kommt ein höher aufgelöstes Mesh.

Technisch wird das Bild als Bedingung für einen „Sparse Flow“ genutzt, der auf Koordinaten des groben Meshes arbeitet. „Sparse“ heißt: Nur Bereiche nahe der Oberfläche werden berechnet, nicht der ganze Raum. Die Pipeline zieht dünnbesetzte Latents (komprimierte interne Darstellungen), dekodiert sie über einen selbstbeschneidenden Sparse-VAE, extrahiert die Oberfläche und voxelisiert sie neu (Voxel sind 3D-Pixel) für den nächsten Durchgang.

Jeder Durchgang nutzt standardmäßig 25 Scheduler-Schritte. Laut README ist 1536³ ein nominelles Koordinaten- und Extraktionsgitter, kein dichter Tensor und keine feste Dreieckszahl. Die Ausgabe ist ein trimesh.Trimesh, zentriert und auf Einheitsradius normiert, sodass Maßstab und Weltkoordinaten verloren gehen.

Herstellerangaben und was belegt ist

Die Pressemitteilung nennt vier Zahlenaussagen:

• Der Trainingsdatensatz wuchs von etwa 500.000 auf zwei Millionen kuratierte 3D-Objekte. Das steht auf der Model Card als Projektangabe.
• Die Geometrie erreicht ein effektives Sparse-Grid von bis zu 1536³. Die Pipeline akzeptiert diese Einstellung tatsächlich.
• 90 % Schnittgenauigkeit (Slicing Success Rate). Diese Zahl taucht im Repository nirgends auf; es fehlen Definition, Slicer und Vergleichswert.
• „Höchste Werte für Wiedergabetreue und Detailreichtum“ in der berichteten Evaluierung. Dazu gibt es keine Zahlen, keine Vergleichsmodelle und keine Methodik.

Das Repository enthält nur Inferenzcode, Demo, Docker-Constraints, Doku und das Python-Paket sparc3d. Trainingscode, Evaluierungs-Werkzeuge und Benchmark-Daten fehlen. Eine Parameterzahl nennt der Hersteller nirgends. Die Zahlen sind damit unbestätigt, nicht widerlegt. Eine unabhängige Überprüfung gibt es bisher nicht.

Die Gewichte umfassen acht Dateien (Index, Scheduler-, VAE- und Transformer-Konfigurationen, model.safetensors sowie Gewichte für transformer_512 und transformer_1024). Das Laden nutzt JSON und safetensors und führt weder Python-Code aus dem Modell-Repository aus noch entpackt es Pickle-Checkpoints, was sicherheitstechnisch günstiger ist. Die Konditionierungs-Encoder facebook/dinov2-large und openai/clip-vit-large-patch14 müssen separat geladen werden und haben eigene Lizenzen.

Einschränkungen laut README

• Nur Geometrie: keine Texturen, Materialien oder Vertex-Farben; Batchgröße eins.
• Ein grobes Mesh ist Pflicht. Das Modell erfindet keine erste Oberfläche aus einem Bild.
• Fehler im groben Mesh bleiben bestehen und können schärfer werden.
• Vom Bild verdeckte Bereiche werden plausibel ergänzt, nicht exakt rekonstruiert – ungeeignet für Messungen.
• Absoluter Maßstab geht verloren.
• Gleicher Seed bedeutet nicht gleiches Mesh, da GPU-Operationen nicht bitweise deterministisch sind.
• Läuft die gewünschte Auflösung nicht, gibt es einen Fehler statt stillen Herabsetzens.
• Auflösung und Detail garantieren laut README keine Eignung für die Zielanwendung.

Lizenz

Die „Hi3D Open License Agreement Version 1.0“ ist keine OSI-anerkannte Lizenz. Kommerzielle Nutzung ist erlaubt. Überschreitet ein zugehöriges Produkt 200.000 monatlich aktive Nutzer oder 1 Mio. US-Dollar Monatsumsatz, muss man Hi3D informieren und innerhalb von 60 Tagen eine gesonderte schriftliche Lizenz beantragen. Kommerzielle Integrationen müssen „Powered by Hi3D 1.0“ anzeigen und verlinken. Reine Ausgaben ohne Hi3D-Material lösen diese Pflichten nicht aus. DINOv2, CLIP, Hunyuan und andere Komponenten behalten ihre eigenen Bedingungen.

Was du zum Ausprobieren brauchst

• Linux, Python 3.10, NVIDIA-GPU mit Compute Capability 8.0 oder höher, CUDA-Toolkit 12.0–12.5 passend zu PyTorch.
• Gemessen wurde mit Python 3.10.12, PyTorch 2.5.0 (CUDA 12.4) auf einer 96-GB-H20. Ob kleinere Karten, etwa 24 GB, reichen, ist nicht belegt.
• Kein CPU-Betrieb, kein Mac, keine Windows-Unterstützung genannt; Google Colab mit großer GPU ist nur denkbar, wenn genug VRAM verfügbar ist (nicht belegt).
• Installation aus dem Quellcode: flash-attn 2.7.4.post1 (nach PyTorch bauen, ohne Fallback), spconv-cu120 und eine Constraints-Datei. Kein PyPI-Paket.
• Für die Demo wird ein grobes Mesh optional mit Tencents Hunyuan3D-2 mini erzeugt (separat zu beziehen); eigene Meshes funktionieren auch.
• Speicherplatz: nicht angegeben; die Gewichte plus DINOv2 und CLIP müssen geladen werden.

Eine gehostete API gibt es nicht; auf Hugging Face ist das Modell bei keinem Inference Provider eingerichtet. Kommerziell verkauft Hi3D das Modell V3.0 (2048³ Voxel, Texturen bis 8K, Online-Workspace). Dazu gehören laut Mitteilung ein 3D-Agent, MCP-Integration und eine Senkung des Kreditverbrauchs um über 50 %.

Einordnung

Die Freigabe ist für Teams mit Mesh-Pipeline und großer GPU interessant, vor allem in 3D-Druck und Asset-Produktion. Für Gelegenheitsnutzer ist die Hürde hoch. Positiv sind die ehrlichen Einschränkungen im README und das sichere Laden der Gewichte. Kritisch: Die Pressemitteilung wirkt weiter als die Technik, wichtige Zahlen (90 %, „höchste Werte“) sind nicht belegt, die Lizenz ist nicht OSI-konform und hat eine Wachstumsklausel, und die freie Version ist die ältere, während die aktuelle V3.0 kostenpflichtig bleibt. Ein belastbares Urteil über die Qualität steht aus, bis Dritte es testen.