OpenLRM是论文LRM的开源实现，用于从单张图像生成3D模型
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发布时间 : 3/4/2024
模型简介
OpenLRM是一个基于Transformer架构的图像到3D模型生成系统，能够从单张输入图像预测神经辐射场(NeRF)的三平面表示，进而生成3D模型。
模型特点
多规模模型选择
提供small/base/large三种规模模型，满足不同计算资源需求
双数据训练版本
提供纯Objaverse训练版本和Objaverse+MVImgNet混合训练版本
高效3D表示
采用三平面表示法，实现高效的3D模型生成
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
单图像3D重建
神经辐射场预测
三平面表示生成
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模型原型
可显著减少3D建模时间
虚拟场景构建
基于真实世界图像构建3D虚拟场景
加速虚拟环境创建过程
教育研究
3D重建研究
用于计算机视觉和图形学领域的3D重建算法研究
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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