Real3d

🚀 Real3D

Real3Dは、2D画像から3Dモデルを生成するためのモデルです。Transformerアーキテクチャをベースに構築され、広範な画像データセットで訓練されています。

🚀 クイックスタート

Real3Dを使用することで、2D画像から3Dモデルを生成することができます。詳細な使用方法については、コードリポジトリを参照してください。

✨ 主な機能

• Transformerベースのアーキテクチャ：TripoSRのアーキテクチャを使用し、LRMに基づいて構築されています。
• 教師なし自己学習：広範な画像データセットでの訓練を可能にします。
• 自動データキュレーション：訓練データの質を向上させます。

📦 インストール

インストール手順については、元の文書に記載がないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

コード例については、元の文書に記載がないため、このセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

• 開発者：Hanwen Jiang
• ライセンス：MIT
• ハードウェア：1ノード（8GPU）でバッチサイズ80で5 - 6日間訓練しました。

モデルのソース

• 論文：https://arxiv.org/abs/2406.08479
• プロジェクト：https://hwjiang1510.github.io/Real3D/
• 訓練と評価のコード：https://github.com/hwjiang1510/Real3D

訓練データ

Real3Dは、合成データ（Objaverse）と実世界の画像コレクションで共同訓練されています。合成データは訓練の発散を防ぎ、実世界の画像はより広い分布の画像から新しい知識を導入します。

• Objaverseのレンダリング：Zero-1-to-3 と GObjaverse から取得。
• 実世界の画像：ImageNet、OpenImages などから取得。

誤用、悪意のある使用、および範囲外の使用

このモデルは、人々が不快、苦痛、または不快感を感じる可能性のある3Dモデルや、歴史的または現在の固定概念を広めるコンテンツを意図的に作成または拡散するために使用してはなりません。

🔧 技術詳細

元の文書に具体的な技術詳細（50文字以上）が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。