TripoSR: Snelle 3D-objectreconstructie vanuit een enkele afbeelding
TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image
March 4, 2024
Auteurs: Dmitry Tochilkin, David Pankratz, Zexiang Liu, Zixuan Huang, Adam Letts, Yangguang Li, Ding Liang, Christian Laforte, Varun Jampani, Yan-Pei Cao
cs.AI
Samenvatting
Dit technisch rapport introduceert TripoSR, een 3D-reconstructiemodel dat gebruikmaakt van transformer-architectuur voor snelle feed-forward 3D-generatie, waarbij een 3D-mesh uit een enkele afbeelding wordt gegenereerd in minder dan 0,5 seconden. Gebaseerd op de LRM-netwerkarchitectuur, integreert TripoSR aanzienlijke verbeteringen in gegevensverwerking, modelontwerp en trainingsmethoden. Evaluaties op openbare datasets tonen aan dat TripoSR superieure prestaties vertoont, zowel kwantitatief als kwalitatief, in vergelijking met andere open-source alternatieven. Uitgebracht onder de MIT-licentie, is TripoSR bedoeld om onderzoekers, ontwikkelaars en creatieven te voorzien van de nieuwste ontwikkelingen in generatieve 3D-AI.
English
This technical report introduces TripoSR, a 3D reconstruction model
leveraging transformer architecture for fast feed-forward 3D generation,
producing 3D mesh from a single image in under 0.5 seconds. Building upon the
LRM network architecture, TripoSR integrates substantial improvements in data
processing, model design, and training techniques. Evaluations on public
datasets show that TripoSR exhibits superior performance, both quantitatively
and qualitatively, compared to other open-source alternatives. Released under
the MIT license, TripoSR is intended to empower researchers, developers, and
creatives with the latest advancements in 3D generative AI.