/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
pytorch
Опубликована
7 фев 2024

LGM

Языковая модель

LGM создаёт высокодетализированные 3D-объекты по тексту или изображению с помощью Gaussian Splatting.

0скачиваний за 30 дней162лайкавеса обновлены16 мая 2025

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

ashawkey/LGM содержит предобученные веса Large Multi-View Gaussian Model (LGM) для создания 3D-контента методом Gaussian Splatting. Модель разработана для генерации 3D-объектов по изображению или текстовому описанию; в карточке заявлена генерация объектов высокого разрешения примерно за пять секунд.

LGM обучена на подмножестве Objaverse объёмом около 80 тысяч объектов. В репозитории опубликованы веса в формате Safetensors, библиотека — PyTorch. Лицензия — MIT. Для загрузки весов README указывает файл model_fp16_fixrot.safetensors; для запуска и инференса предлагается обратиться к репозиторию проекта.

Сценарии применения

  • создание 3D-объекта по текстовому описанию
  • создание 3D-модели по входному изображению
  • быстрое прототипирование 3D-контента
  • подготовка объектов для визуализации и сцен

Ограничения

README описывает генерацию объектов, но не приводит результаты сравнительных оценок или подробные требования к оборудованию и инференсу; для запуска предлагается обратиться к репозиторию проекта.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LGM

This model contains the pretrained weights for LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content Creation.

Project Page | Arxiv | Weights

Introduction

LGM can generate 3D objects from image or text within 5 seconds at high-resolution based on Gaussian Splatting.

Model Details

The model is trained on a ~80K subset of Objaverse. For more details, please refer to our paper.

Usage

To download the model:

from huggingface_hub import hf_hub_download
ckpt_path = hf_hub_download(repo_id="ashawkey/LGM", filename="model_fp16_fixrot.safetensors")

Please refer to our repo for more details on loading and inference.

Citation

@article{tang2024lgm,
  title={LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content Creation},
  author={Tang, Jiaxiang and Chen, Zhaoxi and Chen, Xiaokang and Wang, Tengfei and Zeng, Gang and Liu, Ziwei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2402.05054},
  year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

3D-генерация пока не поддерживается.

Ревизия весов
bc0097d

0 моделей