Веса сети L2W для совмещения локальных облаков точек при плотной реконструкции 3D-сцены по монокулярному RGB-видео.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Репозиторий содержит предварительно обученные веса сети Local-to-World (L2W) для SLAM3R — системы плотной реконструкции 3D-сцен в реальном времени по монокулярным RGB-видео. L2W совмещает локальные облака точек в общей системе координат сцены; система использует регрессию точек и нейросети прямого прохода.
Модель предназначена для восстановления плотной геометрии сцены по последовательности кадров RGB-видео. В метаданных указан тег image-to-3d, а формат весов — safetensors. Карточка связывает SLAM3R с работой для CVPR 2025. Сведений о лицензии, размере модели и поддерживаемых языках в предоставленных данных нет.
Веса относятся к компоненту Local-to-World системы SLAM3R, а не описаны как самостоятельная универсальная модель. В предоставленных данных не приведены лицензия и подробности о требованиях к входным данным или качестве реконструкции.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
[CVPR 2025] SLAM3R: Real-Time Dense Scene Reconstruction from Monocular RGB Videos
SLAM3R is a real-time RGB SLAM system that performs dense 3D reconstruction via points regression with feed-forward neural networks.
This repository contains pre-trained weights for the Local-to-World network, which aligns local pointclouds into a unified scene coordinate system.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
3D-генерация пока не поддерживается.