3DGUT

Offene Gewichte NVIDIA,University of Toronto March 2025

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
NVIDIA,University of Toronto
Organisationsart
Industry,Academia
Land
United States of America, Canada
Veröffentlicht
24 March 2025
Autoren
Qi Wu, Janick Martinez Esturo, Ashkan Mirzaei, Nicolas Moenne-Loccoz, Zan Gojcic

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
3D modeling
Aufgabe
3D reconstruction

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Trainingsdaten
tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Open — downloadable
Modellzugang
Open weights (unrestricted)
Training-Code
Open source

Apache 2.0 https://github.com/nv-tlabs/3dgrut

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Unknown

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
3DGUT: Enabling Distorted Cameras and Secondary Rays in Gaussian Splatting
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Über dieses Modell

3DGUT wurde veröffentlicht von NVIDIA,University of Toronto, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia.

Es funktioniert im Bereich von 3D modeling, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet 3D reconstruction.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann.

Antworten

3DGUT — Häufige Fragen

01

3DGUT— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in March 2025.

02

3DGUT— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von 3D modeling, und wird als Bewältigung der Aufgabe von 3D reconstruction. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

03

3DGUT— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

04

3DGUT— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.

05

3DGUT— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

06

3DGUT— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

07

3DGUT— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von NVIDIA,University of Toronto, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.