/ Модель

Характеристики

Библиотека
dust3r
Опубликована
29 авг 2025

St4RTrack

Языковая модель3 профессии

St4RTrack реконструирует динамическую трёхмерную сцену и отслеживает объекты во времени по последовательности изображений.

100скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 сен 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

St4RTrack — модель для одновременной реконструкции сцены в 4D и отслеживания объектов в мировом пространстве. В карточке указаны авторы Haiwen Feng, Junyi Zhang и соавторы; работа представлена на конференции ICCV 2025. Модель предназначена для получения трёхмерной структуры и временного движения по последовательности изображений.

Модель связана с библиотекой DUSt3R, а веса доступны в формате safetensors. Карточка классифицирует её как image-to-3d. README содержит лишь краткую информацию о проекте и не описывает подробный интерфейс использования, языковую поддержку или ограничения качества. Условия лицензирования в доступных сведениях не приведены.

Сценарии применения

  • реконструкция динамической сцены по видеокадрам
  • отслеживание объектов в мировом пространстве
  • восстановление движения камеры и объектов
  • создание 4D-представления сцены из последовательности изображений

Ограничения

README не содержит подробных сведений о требуемом формате входных данных и пределах качества модели. Лицензия и условия коммерческого использования в доступных данных не указаны.

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

St4RTrack: Simultaneous 4D Reconstruction and Tracking in the World

@inproceedings{st4rtrack2025,
  title={St4RTrack: Simultaneous 4D Reconstruction and Tracking in the World},
  author={Feng*, Haiwen and Zhang*, Junyi and Wang, Qianqian and Ye, Yufei and Yu, Pengcheng and Black, Michael J. and Darrell, Trevor and Kanazawa, Angjoo},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  year={2025}
}

Model info

Github page: https://github.com/HavenFeng/St4RTrack
Project page: https://st4rtrack.github.io/
Paper: https://arxiv.org/abs/2504.13152

How to Use

First install St4rTrack. To load the model (Seq):

from dust3r.models import AsymmetricCroCo3DStereo

# Loads default Seq checkpoint
model = AsymmetricCroCo3DStereo.from_pretrained("yupengchengg147/St4RTrack")

Run the following code to load the checkpoint trained with Pair Mode:

from huggingface_hub import hf_hub_download
import tempfile
import os
from dust3r.model import AsymmetricCroCo3DStereo

# Create a temporary directory for the model files
temp_dir = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "St4RTrack_pair")
os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)

# Download the config and model files from the Pair subfolder
config_path = hf_hub_download(
    repo_id="yupengchengg147/St4RTrack",
    filename="Pair/config.json",
    cache_dir=temp_dir
)
# Load the model from the downloaded path
model_dir = os.path.dirname(config_path)
model = AsymmetricCroCo3DStereo.from_pretrained(model_dir)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · dust3r

Нельзя запустить

3D-генерация пока не поддерживается.

Ревизия весов
c4a90c2

0 моделей