Long-LRM
需求人群
目标受众为3D建模师、游戏开发者、虚拟现实内容创作者以及任何需要快速高效3D场景重建的专业人士。Long-LRM的高效率和高质量的重建能力，使得这些用户能够在短时间内创建出逼真的3D场景，加速产品开发流程，提高工作效率。使用场景
使用Long-LRM从一系列城市街景图片中快速重建出3D城市模型。在游戏开发中，利用Long-LRM从实拍图片中重建游戏场景，提高场景的真实感。虚拟现实内容创作者使用Long-LRM从多角度拍摄的图片中重建出高精度的虚拟环境。产品特色
处理高达32张高分辨率输入图像，实现快速3D场景重建采用Mamba2块和transformer块的混合架构，提高token处理能力通过token合并和高斯修剪步骤，平衡重建质量和效率单次前馈步骤即可重建整个场景，无需多次迭代在大规模场景数据集上具有与优化方法相媲美的性能提高了两个数量级的效率，显著减少计算资源消耗支持广泛的视图覆盖和高质量的照片级真实感重建使用教程
- 11. 准备一系列待重建场景的输入图像，分辨率至少为960x540。
- 22. 确保拥有兼容的GPU硬件，如A100 80G GPU。
- 33. 将输入图像和Long-LRM模型一同加载到计算环境中。
- 44. 配置模型参数，包括token合并策略和高斯修剪阈值。
- 55. 运行Long-LRM模型，等待模型处理输入图像并生成3D重建结果。
- 66. 查看和评估重建的3D场景，根据需要进行后处理和优化。
- 77. 将重建的3D场景应用于所需的领域，如3D打印、虚拟现实或游戏开发。
团队介绍
了解 Long-LRM 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。