模型简介
该模型能够根据文本描述生成高质量的3D内容，采用创新的结构化潜变量架构实现高效生成。
模型特点
结构化3D潜变量
采用创新的结构化潜变量设计，实现更高效的3D内容表示和生成
可扩展生成
模型架构支持生成各种复杂度和规模的3D内容
多功能性
能够处理多样化的3D生成任务和内容类型
模型能力
文本条件3D生成
3D内容创作
3D模型生成
使用案例
3D内容创作
游戏资产生成
根据文本描述自动生成游戏中的3D模型和场景
可快速生成多样化的游戏资产，减少人工建模时间
虚拟场景构建
通过文本描述创建虚拟现实或增强现实应用中的3D环境
高效构建复杂的虚拟场景
工业设计
产品原型生成
根据产品描述快速生成3D原型
加速产品设计迭代过程
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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