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本文介绍了一种大规模重建模型(LRM),该模型能够在5秒内从单个图像预测3D模型。LRM基于transformer架构,拥有5亿个参数,能够直接预测神经辐射场(NeRF)。通过在约100万个对象的多视图数据上训练,模型展现出强大的通用性,生成高质量的3D重建结果。此外,提出的多视角大型重建模型(M-LRM)和Human-LRM模型进一步提升了重建质量和适应性,尤其在复杂场景中表现优异。

Real3D:用真实世界图像扩展大型重建模型

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-12T00:00:00Z
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