Difix3D+

Otwórz wagi NVIDIA,National University of Singapore,University of Toronto,Vector Institute March 2025

Brak szacunków

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi tego modelu są dostępne publicznie, jednak nie opublikowano liczby parametrów dla niego. Każdy wskaźnik pamięci i szybkości zaczyna się od tej liczby, dlatego wolelibyśmy nie podawać niczego, niż sfałszowaną szacunkową wartość.

Na nagraniu

Pełna specyfikacja

Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie 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
Opublikowane
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 zawierać kilka z każdej.

Domena
3D modeling
Zadanie
3D reconstruction
Model bazowy
SD-Turbo

Rozmiar

Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. 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 własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.

Wagi
Open — downloadable
Dostęp do modelu
Open weights (non-commercial)
Kod treningowy
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

Jak jest klasyfikowane

Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.

Zaufanie do nagrania
Unknown

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Difix3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Models
Ostatnia aktualizacja
28 November 2025

Co oznaczają liczby

O tym modelu

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.

Odpowiedzi

Difix3D+ — Często zadawane pytania

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+?

Nie możemy powiedzieć. Difix3D+ ma otwarte wagi, ale żaden licznik parametrów nie został dla niego opublikowany, a każde obliczenie pamięci i prędkości zaczyna się od tej liczby. Wolelibyśmy nic nie pokazywać niż sfałszowany szacunek.

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?

No parameter count has been published for Difix3D+, which is why no memory or speed figure appears on this page.

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.

Źródło

Publikacja oryginalna

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

W innym kierunku

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..