Versiones fijadas y probadas — TRELLIS 2 en 8 GB · instalación en Turing (sm_75)
acuanticopower.com/techlab/trellis-2-8gb

FUENTES QUE DESCARGA EL SCRIPT (cada una bajo su propia licencia)
  nvdiffrast   https://github.com/NVlabs/nvdiffrast          v0.4.0  (253ac4fcea7de5f396371124af597e6cc957bfae)
  CuMesh       https://github.com/JeffreyXiang/CuMesh        12289e1062f0603f2f0d0771b02e1395d247f26f
  FlexGEMM     https://github.com/JeffreyXiang/FlexGEMM      6dd94a859c26ee8246888502eada3dd8ad85532e
  o_voxel      https://github.com/microsoft/TRELLIS.2        75fbf0183001ed9876c8dbb35de6b68552ee08bd  (subcarpeta o-voxel/)

  Puedes sobrescribir cualquiera con NVDIFFRAST_REF / CUMESH_REF / FLEXGEMM_REF / TRELLIS2_REF.

ENTORNO PROBADO
  Python           3.12
  torch            2.9.1+cu128   (CUDA 12.8)
  CUDA Toolkit     12.8.93       (con nvcc completo; sirve cualquiera 12.4–12.8)
  compilador host  gcc/g++ <= 14 (CUDA 12.8 no acepta libstdc++ de gcc 15)
  GPU              RTX 2080 SUPER (sm_75).  Arquitecturas compiladas: 7.5 y 8.6.

NOTA
  Este proyecto NO redistribuye código de terceros: el script clona las fuentes
  directamente de sus repositorios. Los ficheros de este paquete
  (instalar-turing.sh, revertir-turing.sh, grid_sample_sm75.py y los .patch) son
  obra de acuanticopower.com. El uso de cada dependencia queda sujeto a la
  licencia de su repositorio (nvdiffrast: NVIDIA Source Code License, no comercial).
