Real3d
模型概述
Real3D是一個用於從2D圖像生成3D模型的Transformer模型,基於TripoSR架構構建,支持合成數據和真實世界圖像的處理。
模型特點
無監督自訓練
通過無監督自訓練擴展模型在真實世界圖像上的處理能力。
自動數據篩選
採用自動數據篩選機制,確保訓練數據的質量和多樣性。
混合數據訓練
結合合成數據(Objaverse)和真實世界圖像(ImageNet、OpenImages等)進行訓練,防止發散並引入新知識。
模型能力
2D圖像轉3D模型
處理真實世界圖像
生成高質量3D內容
使用案例
3D建模
從單張圖像生成3D模型
用戶上傳一張2D圖像,模型生成對應的3D模型。
生成的3D模型可用於遊戲開發、虛擬現實等場景。
虛擬現實
快速創建3D場景
利用真實世界圖像快速生成3D場景,用於虛擬現實應用。
提高3D場景創建效率,降低開發成本。
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98