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triposr官网,一張圖片快速生成高质量3D模型

简介

TripoSR是由Tripo AI和Stability AI合作開發的最先进的開源模型，用于从單个圖像中快速前馈3D重建。

triposr官网: https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR

triposr 这是一个快速的三维物体重建模型，靈感来自最近的 LRM論文（链接：LRM: Large Reconstruction Model For Single Image to 3D，用于單張圖像到三维重建的大型重建模型的工作。）这个新的圖像到 3D 大模型旨在滿足娛樂、遊戏、工業設计和建筑專業人士日益增长的需求，可响应式地输出用于可視化細節丰富的 3D 對象。

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TripoSR利用大型重建模型(LRM)的原理，帶来了顯着提高3D重建速度和质量的關键进步。该模型以其快速處理输入的能力而闻名，在NVIDIA A100 GPU上不到0.5秒就能生成高质量的3D模型。TripoSR在定性和定量評估方面表现優異，在多个公共資料集上優于其他開源替代方案。下圖展示了TripoSR与其他领先模型的性能對比。从效果上来看，是要比之前的OpenLRM等開源模型要好得多。

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性能表现

TripoSR 可以比其他模型更短的时间創建详細的 3D 模型。在 Nvidia A100 上进行测試时，它可以在大約 0.5 秒内生成具有草稿质量的 3D 输出（紋理网格），从而優于其他開放圖像到 3D 模型（例如 OpenLRM）。除了速度之外，我们的模型还可以完全供擁有或没有 GPU 的用户使用。

性能對比

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该模型目标是让研究人员、開發人员和創意人员能够推动3D生成人工智能和3D内容創作的可能性。

技術細節
我们的訓练資料准備結合了多种資料渲染技術，这些技術可以更接近地复制现實世界中圖像的分布，从而顯着提高模型的泛化能力。為了訓练資料，我们仔細策劃了来自 Objaverse 資料集的一个质量更高的子集 CC-BY。在模型方面，我们还對基礎 LRM 模型进行了技術改进，包括通道數量優化、掩碼监督和更有效的裁剪渲染策略。您可以在技術報告中阅讀更多详細信息。
我们邀请開發人员、設计師和創作者探索其功能、参与其演进并發现其改變工作和行業潛力的可能性。
TripoSR 模型的代碼现已可在 Tripo AI 的 GitHub 上獲得，模型權重可在 Hugging Face 上獲得。有關 TripoSR 模型的更多详細信息，请参阅我们的技術報告。

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