OpenLRM是论文LRM的开源实现，能够从单张图像生成3D模型，包含不同规模的多个版本。
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发布时间 : 3/4/2024
模型简介
OpenLRM是一个图像转3D的深度学习模型，能够从单张输入图像重建高质量的3D对象。该系列包含基于不同训练数据和架构规模的多个版本。
模型特点
多规模选择
提供small/base/large三种不同规模的模型，满足不同计算资源需求
双数据训练
部分版本使用Objaverse和MVImgNet混合数据集训练，提升泛化能力
高效3D表示
采用三平面表示方法，实现高效的3D对象编码和解码
DINOv2图像编码
使用带注册令牌的DINOv2模型作为图像编码器，提升特征提取能力
模型能力
单视图3D重建
3D对象生成
多视角渲染
使用案例
3D内容创作
快速3D建模
从单张产品照片快速生成3D模型
可用于电商展示或AR应用
游戏资产创建
将概念艺术转化为3D游戏资产
加速游戏开发流程
教育研究
3D重建研究
作为3D重建领域的基准模型
可用于算法比较和改进
Safetensors精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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