meshgpt 训练参考

原创 已于 2024-08-15 20:37:39 修改 · 313 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大模型

于 2024-07-12 15:04:49 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

https://github.com/MarcusLoppe/meshgpt-pytorch
https://github.com/lucidrains/meshgpt-pytorch/discussions/51

代码分析
https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18273102

其他3d生成模型参考
https://github.com/AiuniAI/Unique3D

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

啊哈2020
关注
干净利落！TUM最新开源：使用GPT直接生成三角Mesh！
计算机视觉工坊
04-28 241
MeshGPT首先学习一个三角网格的词汇表，三角形通过编码器被编码成潜在的量化embedding，还用一个图卷积编码器来保持局部几何和拓扑特征，使用ResNet解码器来解码这些embedding，处理表示三角的token序列来产生顶点坐标。MeshGPT先训练一个Transformer从已学习的几何词汇中产生token（可以被解码成三角网格的面），然后进行自回归采样来创建三角形网格，产生的三角网格边缘非常清晰。代码链接：https://github.com/nihalsid/mesh-gpt。
别错过这个！AI应用架构师分享AI驱动虚拟世界构建秘籍
AI天才研究院
07-27 942
作为一名主导过3个千万级用户AI虚拟世界项目的架构师，我将在本文中系统拆解“AI驱动虚拟世界”的完整构建方法论。从底层架构设计、核心技术模块选型，到数据流转链路、落地避坑指南，再到实战代码示例，全程“干货无废话”，带你从零开始搭建一个会“感知、决策、进化”的智能虚拟世界。
[读论文]meshGPT
YuQiao0303的博客
12-01 3466
ShapeNetV2, 所有55个categories来train GPT；但在chair，table，bench和lamp这四个类别上finetune。AutoEncoder用了2 A100, 2 days。transformer用了4 A100, 5 days。
MeshGPT：基于Pytorch的SOTA网格生成器
gitblog_01079的博客
08-30 539
在3D建模和计算机图形学领域，高效且精确的网格生成工具一直是研究的热点。今天，我们向您推荐一款前沿的开源项目——MeshGPT，它利用最新的注意力机制技术，实现了高质量的三角网格生成。 ## 项目介绍 MeshGPT是一个基于Pytorch实现的先进网格生成工具，它采用了最新的注意力机制，能够生成高质量的三角网格。该项目不仅支持基本的网格生成，还计划增加文本条件化功能，实现从文本到3D资产的转...
MeshGPT 笔记
misuseds的博客
06-09 407
[2311.15475] MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformershttps://library.scholarcy.com/try真正意义上的AI生成三维模型MESHGPT来袭！_哔哩哔哩_bilibiliGitHub - lucidrains/meshgpt-pytorch: Implementation of MeshGPT, SOTA Mesh generation using Attention, in P
Transformer变革3D建模！MeshGPT来了！效果惊动专业建模师。。。
阿木寺的博客
12-01 563
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【视觉和Transformer】微信交流群扫码加入CVer知识星球，可以最快学习到最新顶会顶刊上的论文idea和CV从入门到精通资料，以及最前沿项目和应用！发论文，强烈推荐！在CVer微信公众号后台回复：MeshGPT，即可下载论文pdf和代码链接！快学起来！转载自：机器之心连续「预测下一个 token」能生成句...
探秘未来3D创作：MeshGPT-Pytorch
gitblog_00075的博客
06-08 1145
![MeshGPT](./meshgpt.png) 在人工智能的前沿探索中，MeshGPT-Pytorch是一个令人兴奋的开源项目，它实现了最近的研究论文[MeshGPT](https://arxiv.org/abs/2311.15475)的技术，利用注意力机制进行3D网格生成。这个强大的工具不仅能够自动生成逼真的3D模型，而且支持文本条件化，将语言描述转化为三维资产。现在，让我们深入了解这个项...
《AI应用架构师如何搭建企业元宇宙架构的创新桥梁》
AI天才研究院
07-26 780
本文将以AI应用架构师的视角，系统讲解企业元宇宙架构的"创新桥梁"搭建方法论。我们会从核心概念拆解开始，明确企业元宇宙与消费级元宇宙的本质差异；接着通过架构设计原则和分层技术组件，梳理AI与元宇宙融合的技术底座；然后聚焦四大关键桥梁（数据互通桥、智能交互桥、内容生成桥、决策支持桥），详解如何用AI串联起元宇宙的"骨骼"与"灵魂"；最后通过制造业虚拟工厂实战案例，完整演示从需求分析到架构落地的全流程。我们所说的"创新桥梁"，不是单一技术组件，而是贯穿架构全层的设计思路技术可行性。
BlenderGPT：基于GPT的3D模型生成工具，开启创作新篇章
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
11-16 939
BlenderGPT 是什么？BlenderGPT 是一款基于GPT技术的3D模型生成工具，旨在简化3D建模的流程。用户可以通过输入文本描述或上传图像，快速生成完全纹理化的3D模型。生成的模型可以直接导入到Blender中进行进一步编辑，也可以下载源文件在其他兼容软件中使用。解决了什么问题？耗时费力：手动创建3D模型需要大量的时间和专业知识。复杂度高：3D建模软件的操作复杂，对初学者不够友好。纹理处理难：生成高质量的纹理和材质需要额外的步骤和工具。快速生成：在约20秒内生成高质量的3D模型。
随着aigc的发展以及工具逐步的傻瓜化，未来aigc电影或者是虚拟技术需要非艺术类的本科技能人才是软件占比大还是硬件占比大，以及是这些技能分别是什么？注意，我这里提的学历只是本科学历，不是本科以上学历，不是研究生学历，只是本科学历
11-24
- **3D资产生成**：Point-E/MeshGPT快速建模、NVIDIA Omniverse材质优化 - **自动化脚本**：Python调用Stable Diffusion API批量生成、工作流自动化 2. **跨平台协作能力** - 数据互通：Blender→Unreal ...
gpt-neo:使用Mesh-tensorflow库实现模型并行GPT2和类似GPT3的模型的实现，能够扩展到完整的GPT3尺寸（甚至可能更多！）
03-18
GPT Neo :party_popper: 1T或半途而废 :party_popper: 模型和数据并行和类模型的实现，可以使用库扩展到完整的GPT3大小（甚​​至可能更多！）。 TPU和GPU均支持训练和推理。 还包括替代模型体系结构和线性注意实现，应能够扩展到更大的模型大小和上下文长度，包括： 当地关注 掩盖语言建模 预训练的模型将在完成训练后发布。 设置 git clone https://github.com/EleutherAI/GPTNeo cd GPTNeo pip3 install -r requirements.txt 培训设置 TPU： 注册 ，然后创建一个。 通过ctpu up --vm-only通过google shell（ https://ssh.cloud.google.com/ ）创建VM，以便它可以连接到Google存储桶和TPU并使用pip安装要求（请参见上文） 。 然后阅读下面的。 G
【亲测免费】 MeshGPT-PyTorch 使用教程
gitblog_00970的博客
08-31 898
MeshGPT-PyTorch 是一个基于 PyTorch 的 SOTA（State of the Art）网格生成项目，利用注意力机制进行网格生成。该项目还支持文本条件化，以便最终实现文本到3D资产的转换。MeshGPT 通过一个自编码器（tokenizer）和一个变换器来生成令牌，自编码器的目的是能够将3D模型转换为令牌，然后解码器部分可以将其转换回3D网格。 ## 项目快速启动 ### ...
MindSpore AI科学计算系列 | MeshGPT显著提升三维几何表示的质量
Kenji_Shinji的博客
03-06 717
残差量化应用了残差的思想，将原先的一层码本映射变成很多层映射，可以理解是用一个共享的码本去将原先的下采样的一个数值矩阵变成一个深度为D的向量矩阵，那么每个矩阵（i，j）位置对应的内容就成为了一个D维的向量，其中每个维度代表了一个残差层的结果。具体地，GraphSAGE的SAGE Conv Layer将节点自身的属性特征与采样的邻居节点特征分别做一次线性变换（也就是乘一个W参数矩阵，一般还会加个relu激活增强表示），然后将两者连接起来，再进行一次线性变换得到目标节点的特征表示，如图2所示。
MeshGPT-PyTorch 项目使用教程
gitblog_01050的博客
08-31 361
``` meshgpt-pytorch/ ├── LICENSE ├── README.md ├── meshgpt_pytorch/ │ ├── __init__.py │ ├── model.py │ ├── utils.py │ └── ... ├── setup.py ├── requirements.txt └── tests/ ├── __init__.py ...
PyTorch实战：一步步构建你的GPT模型
qq_3213559056的博客
06-09 461
GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型，由OpenAI开发。它采用了无监督学习的方式进行预训练，然后通过微调适应特定的任务。GPT模型的结构由多层Transformer解码器组成，每个解码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够对输入的序列进行编码，并捕捉序列中的上文关系，而前馈神经网络则负责对编码后的向量进行进一步的非线性转换。通过堆叠多个解码器，GPT模型能够学习到更加丰富的语义表示。
【论文精读】把一切转成mesh！MeshAnything和MeshAnythingV2论文解析
weixin_43693967的博客
10-21 1679
MeshAnything是一个自回归的transformer（autoregressive transformer），其将Mesh的每个面片视作token，整个Mesh被视作token序列，接着像大语言模型一样，**一个token一个token地生成**，最终生成出整个Mesh。
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
最新发布
12-06
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值