Difix3D+

Open gewichten NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute March 2025

Geen schatting

Geen hardwarevereisten voor dit model

De gewichten van dit model zijn openbaar, maar er is geen parameter count voor gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsgetal begint bij dat nummer, dus laten we liever niets zien dan een verzonnen schatting.

Op record

Volledige specificatie

Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.

Organisatie
NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute
Organisatie type
Industry,Academia,Academia,Academia
Land
United States of America, Singapore, Canada
Gepubliceerd
3 March 2025
Authors
Jay Zhangjie Wu, Yuxuan Zhang, Haithem Turki, Xuanchi Ren, Jun Gao, Mike Zheng Shou, Sanja Fidler, Zan Gojcic, Huan Ling

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.

Domein
3D modeling
Taak
3D reconstruction
Base model
SD-Turbo

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.

Opleidingsgegevens
tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten
Open — downloadable
Model toegang
Open weights (non-commercial)
Trainingscode
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

Hoe het is geclassificeerd

Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Vereiste vertrouwen
Unknown

Bronnen

Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Difix3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Models
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Over dit model

Difix3D+ was published by NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute, in United States of America, in March 2025. industry,Academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.

It works in 3D modeling, and is recorded as doing 3D reconstruction.

It is derived from SD-Turbo rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.

Published weights mean the model runs on your machine rather than someone else's, which is what makes the hardware question below answerable at all. It is published under the nvidia organisation on Hugging Face.

Antwoorden

Difix3D+ — Veelgestelde vragen

01

Where can I download Difix3D+?

Its weights are published under the nvidia organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.

02

What GPU do I need to run Difix3D+?

We cannot say. Difix3D+ has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.

03

Is Difix3D+ open source?

Its weights are published, so Difix3D+ can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.

04

How many parameters does Difix3D+ have?

Er zijn geen parameter tellingen gepubliceerd voor Difix3D+, wat de reden is dat er geen geheugen- of snelheidsgegevens op deze pagina verschijnen.

05

Who created Difix3D+?

Difix3D+ was published by NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute, based in United States of America, categorised as industry,Academia,Academia,Academia.

06

When was Difix3D+ released?

Difix3D+ was published in March 2025.

07

What is Difix3D+ used for?

Difix3D+ works in 3D modeling, and is recorded as handling 3D reconstruction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

Bron

Oorspronkelijke publicatie

Laast bijgewerkt 28 November 2025

De andere richting

Vanuit het andere perspectief bekijken?

Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.