Difix3D+

Nyitott súlyok NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute March 2025

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute
Szervezet típusa
Industry,Academia,Academia,Academia
Ország
United States of America, Singapore, Canada
Közölt
3 March 2025
Szerzők
Jay Zhangjie Wu, Yuxuan Zhang, Haithem Turki, Xuanchi Ren, Jun Gao, Mike Zheng Shou, Sanja Fidler, Zan Gojcic, Huan Ling

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
3D modeling
Feladat
3D reconstruction
Alapmodell
SD-Turbo

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Képzési adatok
tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (non-commercial)
Képzés kód
Open (non-commercial)

NVIDIA License https://huggingface.co/nvidia/difix "This model is ready for research and development/non-commercial use only." NVIDIA non-commercial license for training code: https://github.com/nv-tlabs/Difix3D/tree/main

Hugging Face
nvidia

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Unknown

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Difix3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Models
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

Difix3D+ ki lett adva által NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Academia,Academia,Academia.

Működik a területen a 3D modeling, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása 3D reconstruction.

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik SD-Turbo. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva nvidia.

Válaszok

Difix3D+ — gyakori kérdések

01

Difix3D+— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt nvidia. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

02

Difix3D+— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.

03

Difix3D+— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

04

Difix3D+— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

05

Difix3D+— Ki készítette ezt?

Kiadta NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia,Academia,Academia.

06

Difix3D+— Mikor adták ki?

Kibocsátották a March 2025.

07

Difix3D+— Mire használják?

Működik a területen a 3D modeling, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot 3D reconstruction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..