MASt3R

Modelo avançado de correspondência de imagens 3D

Produto ComumImagemCorrespondência de Imagens 3DAprendizado Profundo

O MASt3R é um modelo avançado para correspondência de imagens 3D desenvolvido pela Naver Corporation, focando na melhoria de tarefas de visão geométrica 3D no campo da visão computacional. O modelo utiliza as mais recentes técnicas de aprendizado profundo, sendo treinado para alcançar um casamento 3D preciso entre imagens, sendo significativo para áreas como realidade aumentada, direção autônoma e navegação robótica.

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MASt3R

MASt3R Situação do Tráfego Mais Recente

MASt3R Tendência de Visitas

MASt3R Distribuição Geográfica das Visitas

MASt3R Fontes de Tráfego

MASt3R Alternativas

MASt3R — Modelo avançado de correspondência de imagens 3D

TryOffAnyone — Modelo de aprendizado profundo para gerar imagens de tecido plano a partir de imagens de pessoas vestidas.

StableAnimator — Ferramenta de composição de animação de retrato de alta qualidade com preservação de identidade.

LLaMA-Mesh — União de modelos de linguagem e geração de malha 3D

diffusion-e2e-ft — Ferramenta de ajuste fino de modelos de difusão condicional de imagens

VGGSfM — Técnica de reconstrução 3D impulsionada por aprendizado profundo

Curso Online de IA — Oferece os melhores recursos sobre inteligência artificial, ensinando aprendizado de máquina, ciência de dados e processamento de linguagem natural.

CoreNet — O CoreNet é uma biblioteca para treinamento de redes neurais profundas.

FRESCO — Projeto de artigo para a conferência CVPR 2024, focando em um método de correspondência espaço-temporal para tradução de vídeo zero-shot.

DUSt3R — Reconstrução 3D estereoscópica densa sem necessidade de calibração da câmera

YOLOv8 — Modelo de Detecção e Rastreamento de Objetos YOLOv8

VisFusion — Reconstrução de cena 3D baseada em vídeo

GLIGEN — Modelo de geração de imagens baseado em prompts aberto

Vision Mamba — Framework de aprendizado de representação visual eficiente baseado em um modelo de espaço de estados bidirecional.

FMA-Net — Modelo de aprendizado profundo para super-resolução e desfoque de vídeo

syn-rep-learn — Aprendizagem de modelos de representação visual a partir de dados sintéticos

YOLO-NAS Pose — Uma biblioteca de código aberto para treinar modelos de visão computacional em PyTorch.

Segment Anything — Ferramenta online de recorte de IA capaz de recortar qualquer objeto em qualquer imagem.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

GaussianCity — Uma estrutura eficiente para geração de cidades 3D ilimitadas, usando a técnica de desenho gaussiano 3D para geração rápida.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.