Fast3r ViT Large 512

🚀 ⚡️Fast3R - 一度の順伝播で1000枚以上の画像の3D再構成を目指す

CVPR 2025

このモデルは、一度の順伝播で1000枚以上の画像の3D再構成を可能にし、高速な3D再構成を実現します。

🚀 クイックスタート

独自プロジェクトでのFast3Rの使用方法

独自のプロジェクトでFast3Rを使用するには、fast3r.models.fast3r から Fast3R クラスをインポートし（Fast3R GitHubリポジトリ の手順に従ってインストール）、通常のPyTorchモデルとして使用できます。

from fast3r.models.fast3r import Fast3R
from fast3r.models.multiview_dust3r_module import MultiViewDUSt3RLitModule

# Hugging Faceからモデルをロード
model = Fast3R.from_pretrained("jedyang97/Fast3R_ViT_Large_512")
model = model.to("cuda")

# [オプション] モデル用の軽量なLightningモジュールラッパーを作成します。
# これにより、カメラポーズの推定や3D再構成の評価などの機能が提供されます。
# 例については、fast3r/viz/demo.pyを参照してください。
lit_module = MultiViewDUSt3RLitModule.load_for_inference(model)

# モデルを評価モードに設定
model.eval()
lit_module.eval()

📚 ドキュメント

引用方法

@InProceedings{Yang_2025_Fast3R,
    title={Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass},
    author={Jianing Yang and Alexander Sax and Kevin J. Liang and Mikael Henaff and Hao Tang and Ang Cao and Joyce Chai and Franziska Meier and Matt Feiszli},
    booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month={June},
    year={2025},
}

📄 ライセンス

コードとモデルは、FAIR NC Research License の下でライセンスされています。