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ComfyUI 官宣 Trellis.2 与 Pixal3D 原生进 core：免 CUDA 扩展、可免费商用
8 月 31 日，ComfyUI 官方 X 账号，图像转 3D 模型 Trellis.2 与 Pixal3D 原生进入 ComfyUI core（核心代码库）：无需自定义节点、无需编译 CUDA 扩展、无需降级 PyTorch，也没有“非商业许可”限制。同一天发布的补充说，这次不止是两个模型进 core，还重建了整套 3D 管线：新的 Load 3D、Preview 3D、Save 3D 节点，网格后处理节点组，以及会烘焙法线贴图与环境光遮蔽（AO）贴图的 PBR 纹理环节。官方宣称全部功能在消费级硬件上可运行，且可免费商用。
这条宣布最硬的部分在安装与许可两端。官方落地页的 FAQ 原话是：“如果你的 ComfyUI 能跑，这些模型就能在你当前的 PyTorch 上跑。”（）许可问题的由来是：Trellis.2 的代码与权重虽是 MIT 许可，但原管线依赖 NVIDIA 的 nvdiffrast 与 nvdiffrec，后者受 NVIDIA Source Code License 约束，只允许非商业研究与评估。工作室想用参考管线出货，等于踏入法律灰区。官方称原生集成已从零重写这些依赖，管线里不再有非商业组件。
免装 CUDA 扩展、移除非商业依赖：原生集成改了什么
原来需要编译扩展的 3D 后处理，被用 PyTorch 与 SciPy 从零重写：没有 nvdiffrast、没有 nvdiffrec、没有按配置分发的预编译 wheel，也不需要为 Trellis.2 降级 PyTorch。官方博客把功劳给了 Kijai（实现）与 yousef-rafat（初稿），重建的 3D 节点则出自 Terry Jia 之手。
节点层面，Load 3D (Advanced)、Preview 3D (Advanced)、Save 3D (Advanced) 三个节点从零重建；新增的网格后处理节点包括 Remesh Mesh（补洞修瑕疵）、Decimate Mesh（按目标预算减面）、Smooth Mesh Normals（平滑法线）、Fill Holes（填补生成留下的孔洞），以及 Merge Meshes、Paint Mesh、Render Mesh 等。
纹理是这次补得最全的一环。Trellis.2 自带的纹理模型生成 base color、roughness、metallic 三张贴图；集成新增 UV 展开节点，再从高模烘焙出法线贴图与 AO 贴图，凑齐一套完整 PBR（基于物理的渲染）材质。官方对这套纹理的评价是：“这些纹理完美吗？不完美。但它们免费、在消费级硬件上生成、随你怎么用。”
按的流程，单张图片进去后依次经过 BiRefNet 去背景、结构生成、形状细化（最高到 1,536 分辨率）、纹理扩散，再做 DC remesh、QEM 减面、UV 展开与贴图烘焙，最终输出带材质的 GLB 网格。
社区节点先行：Trellis.2 与 Pixal3D 的来路
据官方博客介绍，Trellis.2 是微软 2025 年 12 月开源的图像转 3D 模型，40 亿参数，基于名为 O-Voxel 的紧凑结构化潜表示，单张图片就能生成有效分辨率最高 1,536³ 的高保真资产，还能处理开放曲面、非流形几何等复杂拓扑。它发布几天后，ComfyUI 社区就做出了自定义节点包，最流行的是 Andrea Pozzetti 的 ComfyUI-TRELLIS2 与 VisualBruno 的 ComfyUI-Trellis2，两者合计超过一千星。
但社区节点绕不开两个坑。其一是安装：原实现面向 PyTorch 2.6.0 与 CUDA 12.4 的环境，对很多用户意味着先降级；其上还叠着 flash-attention、FlexGEMM 稀疏卷积、O-Voxel kernels、CuMesh、nvdiffrast 一整套编译扩展，每一层都要匹配精确的 Python、PyTorch 与 CUDA 组合，任何一次升级都可能引发新一轮编译失败。其二是许可，也就是前面说的 nvdiffrast/nvdiffrec 非商业限制。
Pixal3D 是这条线的最新一环。显示，论文作者来自清华大学 BNRist 与腾讯 ARC Lab（另有惠灵顿维多利亚大学研究者），2026 年 4 月入选 SIGGRAPH 2026，5 月放出基于 Trellis.2 backbone（主干网络）的改进版。它把像素特征显式反投影进 3D 体素，建立像素与 3D 的直接对应，几何与输入视图严格对齐；ComfyUI 官方称其保真度接近重建级、通常优于 Trellis.2，项目本身为 MIT 许可。
“闭源仍然更好”：官方坦白与社区回应
官方博客没有回避质量差距：“最好的闭源 3D 生成器（Hunyuan 3D、Tripo、Rodin）仍然产出更好的结果。”如果追求最高质量且 API 契合管线，这些仍是强选项，且都能通过 ComfyUI 的 partner nodes 调用。这次集成提供的是另一面：最好的开源 3D 生成、本地运行、每个资产零成本、无许可限制，适合迭代、原型、风格化作品与 3D-to-2D 工作流。
社区的第一反应落在安装痛点上。AI 内容创作者 Prince does AI 在里说：“不用降级 PyTorch，是打动我的那句话——正是这一点，把一个酷炫 demo 变成我真正会装的东西。”seog_ai 联合创始人 Alex Shev ：把 3D 重建暴露成可复用的节点图，场景几何成为稳定的中间产物后，可以复用于镜头编排或视频通道，而不必每次从头解读资产。日本游戏开发者 kogu 则了官方的表述：虽然没有明说，但“无非商业许可陷阱”这句话，等于承认 nvdiff 那两个非商用库的依赖确实是问题。
版本悬念：0.34.0 里到底有没有这些节点
想跑起来，官方博客给的步骤是：把 ComfyUI 更新到最新版本 0.34.0，或在 Comfy Cloud 上运行，工作流可以在模板库里找到。但 GitHub 上 Comfy-Org/ComfyUI 的最新 tagged release 正是 ，发布于 8 月 26 日，早于这次官宣。
两处官方口径并不完全对齐。官方文档在教程里提醒：如果在模板里找不到工作流、或加载时缺节点，可能是因为新核心节点还没进入最新稳定版，“请等待下一个稳定版”；文档还注明 Cloud 会在 ComfyUI 稳定版发布后更新。也就是说，这些节点目前是随 0.34.0 稳定分发，还是只在 nightly（每夜构建版）里，官方没有给出完全一致的说法。
需要下载的权重都挂在 Hugging Face 的 Comfy-Org 组织下：TRELLIS.2 与 Pixal3D 两个扩散模型，加上去背景用的 BiRefNet 和估计相机视角的 MoGe。想立刻验证的人，最快的方法是打开 ComfyUI 模板库，搜“Pixal3D & TRELLIS.2: Image to Model”——按文档的说法，找不到这个模板，说明你的版本还没到。