2024-03-05 06:36:15
Comparando las reconstrucciones 3D de TripoSR con las de OpenLRM.
1. Mejora de la Preparación de Datos
El enfoque en la preparación de datos de entrenamiento se distingue por la aplicación de diversas técnicas de renderización de datos. Estas técnicas están diseñadas meticulosamente para replicar con precisión la compleja distribución de imágenes que se encuentran en el mundo real. Esta práctica no solo optimiza la capacidad del modelo para generalizar, sino que también mejora su adaptabilidad a una amplia gama de situaciones.
1.1 Curación de Datos de Alta Calidad
Se comprometen a curar un subconjunto de datos de alta calidad provenientes de Objaverse, con licencia CC-BY, para su uso en el entrenamiento de los modelos. Esta selección cuidadosa garantiza la integridad y la representatividad de los datos, fundamentales para el desarrollo de modelos efectivos y precisos.
1.2 Mejoras Técnicas en el Modelo
Además de la selección meticulosa de datos, se implementaron una serie de mejoras técnicas en el modelo base de LRM. Estas incluyen la optimización del número de canales, la supervisión de máscaras y una estrategia de renderización de recorte más eficiente. Cada mejora se diseñó con el objetivo de potenciar el rendimiento y la eficacia del modelo en diversas tareas y escenarios.
2. Empoderando a la Comunidad Creativa
Se invita a una amplia gama de profesionales creativos, incluyendo desarrolladores, diseñadores y creadores, a explorar las capacidades de los modelos. Se cree firmemente en la colaboración y la co-creación como motores de la innovación. Se alienta a la comunidad a contribuir activamente a la evolución de los modelos y a descubrir su potencial para transformar sus respectivos campos e industrias.
3. Acceso a Recursos y Herramientas
El código del modelo TripoSR está disponible de forma gratuita en el repositorio de GitHub de Tripo AI. Además, los pesos del modelo están accesibles en la plataforma de Hugging Face. Para obtener más detalles sobre la implementación y el funcionamiento del modelo TripoSR, se invita a consultar el informe técnico.
4. Mantente Actualizado y Conéctate con Ellos
Para mantenerse al día con los últimos avances y proyectos, se invita a seguirlos en sus redes sociales. Síganlos en Twitter, Instagram y LinkedIn, y únanse a su Comunidad de Discord. Aquí podrán participar en discusiones estimulantes, acceder a recursos exclusivos y conectarse con otros miembros de la comunidad interesados en la inteligencia artificial y la tecnología. ¡Esperamos verlos allí!
Invitamos a desarrolladores, diseñadores y creadores a explorar sus capacidades, contribuir a su evolución y descubrir su potencial para transformar su trabajo e industrias.
El código del modelo TripoSR está ahora disponible en el GitHub de Tripo AI, y los pesos del modelo están disponibles en Hugging Face. Por favor consulta nuestro informe técnico para más detalles sobre el modelo TripoSR.
