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Long LRM
Long LRM
目标受众为3D建模师、游戏开发者、虚拟现实内容创作者以及任何需要快速高效3D场景重建的专业人士。Long-LRM的高效率和高质量的重建能力，使得这些用户能够在短时间内创建出逼真的3D场景，加速产品开发流程，提高工作效率。
3D建模研究工具#3D重建#高斯模型#图像处理#机器学习#深度学习普通产品开源
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产品介绍
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简介
Long-LRM是一个用于3D高斯重建的模型，能够从一系列输入图像中重建出大场景。该模型能在1.3秒内处理32张960x540分辨率的源图像，并且仅在单个A100 80G GPU上运行。它结合了最新的Mamba2模块和传统的transformer模块，通过高效的token合并和高斯修剪步骤，在保证质量的同时提高了效率。与传统的前馈模型相比，Long-LRM能够一次性重建整个场景，而不是仅重建场景的一小部分。在大规模场景数据集上，如DL3DV-140和Tanks and Temples，Long-LRM的性能可与基于优化的方法相媲美，同时效率提高了两个数量级。
截图
产品特色
处理高达32张高分辨率输入图像，实现快速3D场景重建
采用Mamba2块和transformer块的混合架构，提高token处理能力
通过token合并和高斯修剪步骤，平衡重建质量和效率
单次前馈步骤即可重建整个场景，无需多次迭代
在大规模场景数据集上具有与优化方法相媲美的性能
提高了两个数量级的效率，显著减少计算资源消耗
支持广泛的视图覆盖和高质量的照片级真实感重建
使用教程
1. 准备一系列待重建场景的输入图像，分辨率至少为960x540。
2. 确保拥有兼容的GPU硬件，如A100 80G GPU。
3. 将输入图像和Long-LRM模型一同加载到计算环境中。
4. 配置模型参数，包括token合并策略和高斯修剪阈值。
5. 运行Long-LRM模型，等待模型处理输入图像并生成3D重建结果。
6. 查看和评估重建的3D场景，根据需要进行后处理和优化。
7. 将重建的3D场景应用于所需的领域，如3D打印、虚拟现实或游戏开发。
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