/ Модель

Характеристики

Лицензия
GPL 3.0
Опубликована
6 мая 2025

PrimitiveAnything

Языковая модель

PrimitiveAnything использует авторегрессионный трансформер, чтобы разлагать сложные формы на сборки из 3D-примитивов.

0скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены12 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

PrimitiveAnything — модель для построения сборок из 3D-примитивов по сложной форме. Она использует авторегрессионный трансформер и предназначена для разложения формы на примитивы с последующей сборкой. Репозиторий содержит веса модели, описанной в статье «PrimitiveAnything: Human-Crafted 3D Primitive Assembly Generation with Auto-Regressive Transformer». Модель опубликована в формате PyTorch и распространяется по лицензии GPL-3.0.

Сценарии применения

  • разложение сложной 3D-формы на примитивы
  • генерация сборки 3D-примитивов по изображению
  • создание структурированного представления формы для 3D-моделирования

Ограничения

Описание указывает на разложение сложных форм на сборки примитивов, но не приводит сведений о поддерживаемых входных изображениях или качестве генерации.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

PrimitiveAnything

This repository contains the weights for the model presented in the paper PrimitiveAnything: Human-Crafted 3D Primitive Assembly Generation with Auto-Regressive Transformer.

PrimitiveAnything is a novel framework to decompose complex shapes into 3D primitive assemblies via the auto-regressive transformer.

Citation

If you find our work useful, please consider citing PrimitiveAnything:

@article{ye2025primitiveanything,
  title={PrimitiveAnything: Human-Crafted 3D Primitive Assembly Generation with Auto-Regressive Transformer},
  author={Ye, Jingwen and He, Yuze and Zhou, Yanning and Zhu, Yiqin and Xiao, Kaiwen and Liu, Yong-Jin and Yang, Wei and Han, Xiao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.04622},
  year={2025}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

3D-генерация пока не поддерживается.

Ревизия весов
6a8f152

0 моделей