NVIDIA ' s llama-mesh : 예제가있는 가이드

nvidia의 획기적인 llama-mesh 모델은 텍스트와 3D ​​메쉬 생성 사이의 간격을 연결합니다. 이 혁신적인 모델을 통해 사용자는 간단한 텍스트 설명에서 3D 메시를 생성하고 반대로 3D 메쉬 데이터에서 객체를 식별 할 수 있습니다. 이는 기계 학습의 상당한 도약을 나타내며, 3D 공간 이해를 향상시켜 인공 일반 정보 (AGI)를 달성하는 데 더 가깝습니다. 전문가와 애호가 모두 라마 메시는 귀중한 자산을 발견하여 블렌더와 같은 응용 프로그램에서 3D 모델링 워크 플로를 간소화합니다. 이 안내서는 실용적인 예를 통해 라마 메시의 능력을 탐색하여 잠재력과 한계를 모두 강조합니다.

llama-mesh 란 무엇입니까?

Nvidia에 의해 개발 된 Llama-mesh에 액세스

로컬 실행 (포옹 얼굴) : 포옹 페이스 리포지토리를 통해 모델을 로컬로 실행하십시오. 블렌더 애드온 :

소프트웨어 내 직접 통합을 위해 블렌더 애드온으로 모델을 활용합니다. 온라인 데모 (Hugging Face) :

Hugging Face 플랫폼에서 편리한 온라인 데모에 액세스하십시오.

온라인 데모의 4096-Token 한도는 전체 모델의 8K 토큰 용량과 대조되며, 현지 실행의 필요성을 강조합니다. 데모의 인터페이스는 다음과 같습니다

Llama-mesh 설정 이 안내서는 Google Colab의 A100 GPU 런타임을 사용하여 Llama-mesh를 실행하는 것을 보여줍니다. 동일한 원칙이 충분한 계산 리소스로 현지 실행에 적용됩니다. 포옹 페이스 리포지토리는 필요한 코드를 제공합니다. 주요 단계에는 라이브러리 가져 오기, 모델 다운로드 및 토큰 화기 다운로드,

설정 및 추론을 위해 표준 포옹 페이스 워크 플로우를 사용하는 것이 포함됩니다. 아래 코드 스 니펫은 프로세스를 보여줍니다

기본 하이퍼 파라미터는 온라인 데모와의 공정한 비교에 사용됩니다. llama-mesh 예제

복잡성이 증가하는 세 가지 예는 llama-mesh의 성능을 보여줍니다

1. 예제 1 : 의자 : 온라인 데모와 콜랩 런 모델이 모두 의자 메시를 생성하지만 다양한 수준의 세부 사항과 현실주의가 있습니다.
   온라인 데모 출력 : Colab 출력 :
   • 
   • 
   예제 2 : A Torus :
   모델은 컨텍스트가 증가하는 경우에도 Torus의 중심 구멍을 정확하게 표현하기 위해 고군분투했습니다.
온라인 데모 출력 : Colab 출력 :

2. <:> 정확한 torus :

   • 예제 3 : 클라인 병 :
   온라인 데모는 메쉬를 생성하지 못한 반면, Colab 버전은 올바른 지오메트리에서 멀리 떨어진 결과를 생성했습니다.
   • Colab 출력 :
   교정 클라인 병 :
   • 
   이 예제는 창의적이고 단순한 디자인에서 라마 메시의 강점을 보여 주지만 정확한 기하학적이고 복잡한 모양으로 제한이 있습니다. 결론

위 내용은 NVIDIA ' s llama-mesh : 예제가있는 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!