Difix3D+
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America, Singapore, Canada
- Opublikowany
- 3 March 2025
- Autorzy
- Jay Zhangjie Wu, Yuxuan Zhang, Haithem Turki, Xuanchi Ren, Jun Gao, Mike Zheng Shou, Sanja Fidler, Zan Gojcic, Huan Ling
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- 3D modeling
- Zadanie
- 3D reconstruction
- Model bazowy
- SD-Turbo
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (non-commercial)
- Kod treningowy
- Open (non-commercial)
- Hugging Face
- nvidia
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Difix3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Difix3D+ został opublikowany przez NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie 3D modeling, i jest zapisany jako wykonujący zadanie 3D reconstruction.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z SD-Turbo. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją nvidia.
Odpowiedzi
Difix3D+ — częste pytania
Difix3D+— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją nvidia. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Difix3D+— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
Difix3D+— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Difix3D+— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Difix3D+— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia.
Difix3D+— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2025.
Difix3D+— do czego to służy?
Działa w dziedzinie 3D modeling, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie 3D reconstruction. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.