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triposr官网,一张图片快速生成高质量3D模型

简介

TripoSR是由Tripo AI和Stability AI合作开发的最先进的开源模型，用于从单个图像中快速前馈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，灵感来自最近的 LRM论文（链接：LRM: Large Reconstruction Model For Single Image to 3D，用于单张图像到三维重建的大型重建模型的工作。）这个新的图像到 3D 大模型旨在满足娱乐、游戏、工业设计和建筑专业人士日益增长的需求，可响应式地输出用于可视化细节丰富的 3D 对象。

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TripoSR利用大型重建模型(LRM)的原理，带来了显着提高3D重建速度和质量的关键进步。该模型以其快速处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在定性和定量评估方面表现优异，在多个公共数据集上优于其他开源替代方案。下图展示了TripoSR与其他领先模型的性能对比。从效果上来看，是要比之前的OpenLRM等开源模型要好得多。

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性能表现

TripoSR 可以比其他模型更短的时间创建详细的 3D 模型。在 Nvidia A100 上进行测试时，它可以在大约 0.5 秒内生成具有草稿质量的 3D 输出（纹理网格），从而优于其他开放图像到 3D 模型（例如 OpenLRM）。除了速度之外，我们的模型还可以完全供拥有或没有 GPU 的用户使用。

性能对比

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该模型目标是让研究人员、开发人员和创意人员能够推动3D生成人工智能和3D内容创作的可能性。

技术细节
我们的训练数据准备结合了多种数据渲染技术，这些技术可以更接近地复制现实世界中图像的分布，从而显着提高模型的泛化能力。为了训练数据，我们仔细策划了来自 Objaverse 数据集的一个质量更高的子集 CC-BY。在模型方面，我们还对基础 LRM 模型进行了技术改进，包括通道数量优化、掩码监督和更有效的裁剪渲染策略。您可以在技术报告中阅读更多详细信息。
我们邀请开发人员、设计师和创作者探索其功能、参与其演进并发现其改变工作和行业潜力的可能性。
TripoSR 模型的代码现已可在 Tripo AI 的 GitHub 上获得，模型权重可在 Hugging Face 上获得。有关 TripoSR 模型的更多详细信息，请参阅我们的技术报告。

数据评估

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