Long-LRM
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Long LRM
简介 :
Long-LRM是一个用于3D高斯重建的模型,能够从一系列输入图像中重建出大场景。该模型能在1.3秒内处理32张960x540分辨率的源图像,并且仅在单个A100 80G GPU上运行。它结合了最新的Mamba2模块和传统的transformer模块,通过高效的token合并和高斯修剪步骤,在保证质量的同时提高了效率。与传统的前馈模型相比,Long-LRM能够一次性重建整个场景,而不是仅重建场景的一小部分。在大规模场景数据集上,如DL3DV-140和Tanks and Temples,Long-LRM的性能可与基于优化的方法相媲美,同时效率提高了两个数量级。
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。
总访问量: 247
占比最多地区: US(100.00%)
本站浏览量 : 62.7K
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
1. 准备一系列待重建场景的输入图像,分辨率至少为960x540。
2. 确保拥有兼容的GPU硬件,如A100 80G GPU。
3. 将输入图像和Long-LRM模型一同加载到计算环境中。
4. 配置模型参数,包括token合并策略和高斯修剪阈值。
5. 运行Long-LRM模型,等待模型处理输入图像并生成3D重建结果。
6. 查看和评估重建的3D场景,根据需要进行后处理和优化。
7. 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。
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