/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
sam-3d-body-dinov3
Библиотека
gguf
Опубликована
21 сен 2026

sam-3d-body-dinov3-GGUF

Языковая модель3 профессии

Конверсия SAM 3D Body в GGUF F32 для оценки 3D-меша и позы одного человека по изображению, ограничивающей рамке и параметрам камеры.

1 211скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

LocalAI-io публикует набор весов SAM 3D Body на основе модели Meta facebook/sam-3d-body-dinov3 в формате GGUF F32 для запуска через sam3d.cpp на CPU или Vulkan. Это конверсия формата с выбором ветви оценки позы, а не дообучение и не низкобитная квантизация; обычные LLM-раннеры, включая llama.cpp, не подходят.

По изображению одного человека, его ограничивающей рамке и параметрам камеры модель оценивает 3D-меш тела, суставы, параметры позы и перенос камеры. В комплект входят DINOv3 H+ и декодер тела с геометрией MHR LOD1; заявленный сценарий — восстановление позы и меша человека по отдельному изображению. Лицензия указана как other.

Ограничения: уточнение по вырезкам кистей не реализовано, видео обрабатывается независимыми оценками кадров без временного трекера, а монокулярная глубина, окклюзии и неполные изображения могут вызывать неоднозначность и дрожание результата. Это оценки, а не измерения; комплект не включает автоматическое обнаружение людей, текстуры или экспорт анимируемого рига. README сообщает о незакрытых проверках точности геометрии CPU и численных отличиях BF16; результаты проверок не гарантируют точность на всех входах.

Сценарии применения

  • восстановление 3D-меша тела по фотографии человека
  • оценка суставов и параметров позы по изображению
  • получение переноса камеры для оценки позы человека
  • покадровая оценка позы человека в видео

Ограничения

Требуются рамка выбранного человека и параметры камеры; уточнение кистей отсутствует, а видео обрабатывается независимо по кадрам. Монокулярная глубина, окклюзии и неполные изображения могут снижать надёжность оценок; README также отмечает незакрытые проверки геометрии CPU и численные отличия BF16.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SAM 3D Body DINOv3 — GGUF

F32 GGUF conversions of Meta's facebook/sam-3d-body-dinov3 for sam3d.cpp, a C++23/GGML CPU/Vulkan implementation. Given an image and a selected person's bounding box, the supported Body pose branch estimates a 3D body mesh, joints, pose parameters and camera translation.

This is a format conversion and component selection, not a fine-tune or low-bit quantization. GGUF names a container format: these custom SAM3D architectures require sam3d.cpp, not llama.cpp or a generic LLM runner. There is no Python, PyTorch or CUDA inference dependency in the native runtime.

Bundle

Download all three files together. The runtime validates companion identities.

FileContentBytes
body-dinov3-f32.ggufComplete DINOv3 H+ image backbone, F323,363,058,592
body-pose-branch-f32.ggufBody decoder/pose heads and topology, F32/I32231,353,792
mhr-lod1-f32.ggufMHR LOD1 geometry, skinning and correctives, F32/I32693,111,264

The BF16 runtime mode converts selected weights/activations at load/execution; it uses these same files. There are no Q4/Q8 variants in this release. MANIFEST.json and SHA256SUMS identify the exact artifacts and conversion source commit. The model source, metadata and license files are included in the checksum manifest; no training checkpoints or reference photographs are bundled.

Download and run

Use the Hugging Face CLI after this repository has been published:

hf download LocalAI-io/sam-3d-body-dinov3-GGUF --local-dir models/sam3d-body
(cd models/sam3d-body && sha256sum -c SHA256SUMS)

Build sam3d.cpp with CMake and an installed C++23 compiler; add a Vulkan SDK for GPU inference. Its optional Go web demo accepts these paths:

./build/sam3d-demo \
  --listen 127.0.0.1:8097 --data generated/demo \
  --runner build/debug/bin/sam3d-body-infer \
  --backend CPU --module build/debug/bin/libggml-cpu.so \
  --backbone models/sam3d-body/body-dinov3-f32.gguf \
  --branch models/sam3d-body/body-pose-branch-f32.gguf \
  --mhr models/sam3d-body/mhr-lod1-f32.gguf

The demo uses the same opaque C API available to library consumers. CPU debug builds prioritize sanitizer checks; use an optimized build for performance. See sam3d.cpp's README, API guide and demo README for build, Vulkan/BF16 and resource-limit configuration. It neither downloads models nor guesses a person detector. Remote webcam access requires HTTPS and a trusted deployment.

Supported scope and limitations

  • One selected person per request, with an explicit box and camera intrinsics (the demo offers an approximate focal-length default).
  • Body pose-branch inference and MHR mesh decoding are implemented. Detailed hand-crop refinement is not implemented. These files do not reproduce the entire upstream hand-refined estimator.
  • Video uses independent frame estimates, not a learned temporal tracker. Monocular depth, camera calibration, occlusions and small/partial people can produce ambiguity or jitter. Outputs are estimates, not measurements or medical/biometric identification results.
  • Native F32 Vulkan has passed 646 recorded trained comparisons for the tested Body branch. Six strict F32 CPU geometry/projection checks remain open; BF16 has separate numerical acceptance policies and known hand-logit differences. This is not universal accuracy or full-pipeline parity across all inputs.
  • SAM 3D Objects, automatic detection, textures and animation-ready rig export are not supplied by this bundle. Demo mesh exports are static posed geometry.

Provenance and changes

  • Original weights: facebook/sam-3d-body-dinov3, revision 11aaa346c7204874a1cbafe3d39a979080b2c55a.
  • Original Body code: facebookresearch/sam-3d-body, revision b5c765a0d89d789985e186d396315e7590887b94.
  • DINOv3 code: facebookresearch/dinov3, revision 6876159a11b4df116f30f667f8c9888617df0751.
  • Geometry: independently public MHR v1.0.1, matching the upstream Body companion asset.
  • Legacy checkpoints were extracted only in an isolated trusted reference environment. Normal converters accept verified safetensors. Floating values are stored as F32, bounded topology indices as I32. Names/layout descriptors are converted for GGML; the unused DINO mask token is synthesized as zero, as required by the unmasked evaluation path. No retraining is performed.
  • The Body archive selects the pose branch, omitting hand-refinement weights; the MHR archive omits unused solver state. Source/checkpoint/config hashes are recorded in MANIFEST.json and embedded component metadata.

License and responsible use

The SAM/DINO weights are not Apache licensed. SAM material and its derivatives remain under the SAM License. DINOv3 material additionally retains the DINOv3 License. The MHR companion and topology retain MHR Apache-2.0, with applicable Momentum MIT notices. See NOTICE. The Apache grant for original sam3d.cpp code/documentation does not relicense the model or third-party adaptations.

SAM and DINO permit modification/distribution subject to their complete terms, including same-license redistribution, supplied license copies and use/legal/ trade-control restrictions. Do not use this conversion to evade upstream terms. Only process images you are authorized to use, obtain appropriate consent, and protect photographs and inferred body data. No endorsement by Meta is implied.

The original model card is authoritative for training data, intended use and research claims. Please acknowledge and cite SAM 3D Body: Robust Full-Body Human Mesh Recovery and MHR using the citations supplied by their original authors. These conversions make no independent training-data or benchmark claims.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

3D-генерация пока не поддерживается.

Ревизия весов
1f6abed

0 моделей